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基于非負矩陣分解的卷煙配方維護方法

2019-09-19  閱讀次數: 
 
    為了解決卷煙配方維護過程中效率低、成本高的問題,提出了一種基于非負矩陣分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的卷煙配方維護方法。分析了某煙草企業3年的卷煙配方數據,通過NMF策略將卷煙配方矩陣分解成基矩陣與單等級片煙矩陣的乘積,從而挖掘卷煙配方數據中單等級片煙之間隱含的配伍規則,進而推薦出一系列單等級片煙替換方案,并采用基于相似度的啟發式規則進行單等級片煙替換選擇,得到最優的單等級片煙替換方案。結果表明:①NMF卷煙配方維護模型能夠檢索配方中被消除的單等級片煙,可以較好維護配方的完整性。②NMF模型可以推薦與單等級片煙組形成良好組合的單等級片煙,使新卷煙配方中的單等級片煙具有良好的配伍性。③一對一(OVO)替換和基于平均相似度方法的多對多(MVM_AS)替換都能有效維持原品牌卷煙的感官質量和煙氣指標的穩定。

 

 

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