灰色关联度在烟叶叶片结构稳定性综合评价中的应用

李敏 郑振兴 李福元

摘    要：为了解不同企业在烟叶加工叶片结构数据的综合稳定性，采用灰色关联度分析法对河北中烟工业公司的8个烟叶加工企业的叶片结构进行综合评价。 结果表明，8个企业叶片结构的综合稳定性从大到小依次为b>d>h>g>a>f>e>c，说明不同企业叶片结构的综合稳定性存在一定的差异。通过对叶片结构数据的分析及稳定性排序，实现了对不同企业加工质量的智能判断。该方法在质量数据综合评价中具有可用性，为烟叶加工质量数据分析提供了一种有效工具，而且根据综合评价结果能够更清晰地指出叶片结构指标中需要改进的部分，从而进一步提升质量。

关键词：灰色关联度;叶片结构;稳定性;综合评价;应用

中图分类号：S572;TS44             文献标识码：A             DOI 编码：10.3969/j.issn.1006-6500.2021.06.007

Application of Grey Correlation Degree in Comprehensive Evaluation of Structural Stability of Tobacco Leaves

LI Min， ZHENG Zhenxing， LI Fuyuan

（China Tobacco Hebei Industry Limited Company，Shijiazhuang，Hebei 050051，China）

Abstract：In order to understand the comprehensive stability of leaf structure indexes of different threshing and redrying enterprises， the leaf structure of 8 threshing and redrying enterprises in China tobacco company was comprehensively evaluated by grey correlation analysis. The results showed that the comprehensive stability of leaf structure in 8 redrying enterprises was b>d>h>g>a>f>e>c， which indicated that there were some differences in the comprehensive stability of leaf structure in different enterprises. By analyzing the data of leaf structure and sorting the stability， the intelligent judgment of processing quality of different redrying enterprises was realized. The method was available in the comprehensive evaluation of quality data， and provided an effective tool for the analysis of quality data of threshing and redrying. Moreover， according to the comprehensive evaluation results， the points that need to be improved in the blade structure index could be more clearly pointed out， so as to further improve the quality.

Key words： grey correlation degree; leaf structure; stability;comprehensive evaluation; application

烟叶打叶复烤是连接原烟和卷烟生产的桥梁，打后片烟质量的稳定是制丝质量稳定的基础，而片烟的叶片结构直接影响着打叶复烤后的片烟质量，故叶片结构的稳定是片烟质量稳定中的重要一环。目前，工业公司的原料一般分散在不同的复烤企业加工，为了保证卷烟质量的稳定一致，就需要对各个打叶复烤企业的片烟质量进行综合評价，因此，对叶片结构的稳定性进行综合评价意义重大。何结望等[1]运用灰色统计的方法对同一个打叶复烤企业的叶片结构11项指标的稳定性进行了评价，而对多个打叶复烤企业的叶片结构稳定性的综合评价较少。黄长庚等[2]应用灰色关联分析法了解影响打叶复烤产品质量的主要因素，并探讨不同试验的最佳方案。王满等[3-4]对我国10个打叶复烤企业的片烟样品从烟箱内取样，只是对样品进行评价分析，未对打叶复烤企业进行整体的叶片结构质量评价。本研究运用灰色关联分析对不同复烤企业在线加工中的烤前和烤后叶片结构统计数据进行综合分析，以期从整体上了解各个复烤企业叶片结构质量的相对稳定性水平并加以改进。

1 评价方法

1.1 概念

1.1.1 灰色系统 是指部分信息已知而部分信息未知的系统，灰色系统理论是要通过已知信息来研究和预测未知领域，从而达到了解整个系统的目的。

1.1.2 灰色关联度分析法 是一种多因素统计分析方法，它是以各因素的样本数据为依据，用灰色关联度来描述因素间关系的强弱、大小和次序，若样本数据反映出的两因素变化的态势（方向、大小和速度等）基本一致，则它们之间的关联度较大;反之，关联度较小。

1.2 灰色关联度分析法

1.2.1 确定最优序列 根据各评价指标的经济含义，在所有被评价对象中选出各项指标的最优值，组成序列，这样就构成了最优样本，最优样本是评价的依据。其中若指标是数值越大越好的正向指标，最优值就是这个指标中的最大值;若指标是逆向指标，最优值就是这个指标中的最小值;若指标是适度指标，便是该指标的适度值。

1.2.2 原始数据的处理 由于各因素各有不同的计量单位，因而原始数据存在量纲和数量级上的差异，不同的量纲和数量级不便于比较，或者比较时难以得出正确结论。因此，在计算关联度前，通常要对原始数据进行无量纲化处理。

1.2.3 求关联度系数 求关联度系数的计算公式如下：

k= 0，1，…，m（1）

式中，ρ为分辨系数，在[0，1]内取值，一般ρ取0.5。

1.2.4 求关联度 取各个关联系数的平均值，得到关联度，计算公式如下：

1.2.5 对关联度进行排序 对关联度从大到小排序，关联度越大，说明比较序列与参考序列的平均距离越小。

1.2.6 对结果进行分析 通过关联度的大小判断相关因素变化的态势，从而对被评价对象做出综合比较和排序。

2 灰色关联度分析法的应用

2.1 采集叶片结构各项指标的原始数据

2019年河北中烟工业公司在8个复烤企业进行加工，8个复烤企业编号分别为a，b，c，d，e，f，g，h，采集8个企业的打叶复烤叶片结构数值的平均值，见表1。

2.2 确定叶片结构参考序列的最优值

根据各评价指标的经济含义，由表1可知，烤前12.7～25.4 mm，烤前>12.7 mm，烤前>6.35 mm，烤后12.7～25.4 mm，烤后>12.7 mm，烤后>6.35 mm中的数据均为正相关，即数值越大，打叶效果越好。烤前>25.4 mm，烤前<2.36 mm，烤前叶含梗，烤后> 25.4 mm，烤后<2.36 mm，烤后叶含梗中的数据均为负相关，即数值越小，打叶效果越好，从而找出最优值序列（表2）。

2.3 确定无量钢化处理后数据

用表2中同一数列的最优值去除表1同列中的相关数据，进行初值化处理，如表3所示。

2.4 计算片烟结构各项指标绝对差值

以最优值作为参考数列，其他8个复烤企业为比较数列，计算出各同列中的比较数据同参考数列的绝对差，见表4。

从表4找出绝对差值中的最大值和最小值为：Δ（max）=4.288 9，Δ（min）=0.000 0。

2.5 计算灰色关联系数

取分辨系列ρ=0.5计算关联系数，计算结果见表5。

2.6 对关联度进行排序

取各个关联系数的平均值，得到关联度并进行排序，如表6所示。

由表6可知，8个复烤厂与理想状态的关联度值依次为：

γa=0.850 4，γb=0.965 4，γc=0.835 9，γd=0.930 1，γe=0.838 1，γf=0.845 6，γg=0.851 8，γh=0.858 3。关联度大小顺序为：γb>γd>γh>γg>γa>γf>γe>γc，8个复烤企业叶片结构的综合稳定性控制相对于最佳控制状态的接近程度的顺序为b>d>h>g>a>f>e>c，表明企业b和d加工的叶片结构稳定性较好，企业h、g、a、f、e叶片结构稳定性相差不大，處于中间水平，企业c略差。

3结果与分析

从表6可以看出，企业b和d与参考序列最为密切，而参考序列中的每一个指标选取的是8个复烤企业中稳定性最好的。由此可知，企业b和d片烟结构的综合稳定性相对最好，企业c的关联度最小，稳定性相对较差。其他复烤企业片烟结构的稳定性处于中间值，这个结论与复烤企业的实际生产情况一致。企业c因为设备问题目前正处于技改中，企业f的打叶设备因为产能设计的问题，打叶效果近2年一直不太理想。企业b是南方的先进企业，工艺设备先进，产品质量指标较好。企业d为北方的区域加工中心，在设备和技术方面上均处于领先水平。

基于此方法，笔者对企业f的生产情况逐月进行了动态跟踪分析（图1）。由图1可以看出，1-3月份时叶片结构控制相对最差，通过计算分析，主要是大片率和中片率指标控制较差，进而在4月份开始有针对性地进行了打叶机框栏尺寸和形状改造，促使4月、5月、6月份叶片结构的大片率和中片率的平均合格率提高到0.979。由此说明，灰色关联度分析方法对生产过程控制所提供的指导是有效的，可以从整体上反映片烟叶片结构的合格率的高低与片烟在线控制水平的相关性和关联程度。由于在灰色关联度分析时根据实际情况对不同的控制指标进行了权值的平衡，兼顾了影响叶片结构控制较大的指标，因此其评价结论的科学性也大大增强。

4结语

数理统计中的相关分析、回归分析方法可以反映片烟结构的稳定性，但只是粗略的定性判断。灰色关联度分析能对不同复烤企业片烟结构的稳定性进行综合评价，是定量的分析，能够客观反映比较对象之间的关系。本研究参考序列选取的是最优序列，因此关联度的大小反映了不同打叶复烤企业片烟结构指标稳定性的相对优劣，关联度越大，综合稳定性越好。灰色关联度分析方法除用于对样本的综合评价外，还可以通过灰色关联度了解我们所关注的项目受其他的因素影响的相对强弱。简单来讲，就是假设知道一个指标可能与其他某几个因素相关，那么通过计算关联度，把这些因素排序，得到一个分析结果，就能知道这个指标与其他哪个因素相对来说更有关系，与哪个因素相对关系弱一点。此方法的优点在于思路明晰，可以在很大程度上减少由于信息不对称带来的损失，并且对数据要求较低，工作量较少。

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收稿日期：2020-07-09

作者简介：李敏（1973—），女，河北石家庄人，高级工程师，主要从事烟叶生产及加工方面研究。

通讯作者简介：李福元（1974—），男，河北石家庄人，工程师，主要从事烟叶原料质量检验和打叶复烤方面研究。