一种基于经验配方网络游走模型的数字化调香方法

技术领域

本发明属于香精香料领域，具体涉及一种基于经验配方网络游走模型的数字化调香方法。

背景技术

随着国民生活水平的日益提高，香精在日常用品、食品、香烟中的作用越来越大，对提升产品品质，改善产品风味有重要的作用。烟用香精作为卷烟生产重要的组成部分，对改善卷烟口感、突出烟草风味具有重要的作用。

传统的香精配方主要依靠调香师的经验和简单的指标分析，依靠经验创作的配方带有浓郁的个人风格，随意性较强，其通用性需要重复试验反复验证；而基于指标分析的调香中，理化指标(密度、折射率等)取值范围波动较大，香气指标(香气值、香比强值、留香值等)也因香原料生产环境和工艺不同复现性差，且数据完整性较低，香韵评分指标(调香师通过评吸评分)则产生过程复杂，成本较高，难以覆盖广泛的香原料，因此，基于指标分析的调香方法调香结果重复性和可控性较差。

随着卷烟生产技术的发展，许多香精配方已经被广泛应用于生产中，这些香精配方经过长期的试验与调优，已经非常成熟，是非常珍贵的数据资源。充分挖掘这些数据中的可用信息，使其发挥最大价值，需要建立一种科学合理的模型，分析并利用香精配方中的有用信息，衍化出更多实用的香精配方。

发明内容

本发明针对现有的卷烟调香经验配方数据，提供一种流程简捷的复用方法，充分挖掘经验配方数据的信息，形成香精新配方。该方法可解决传统调香中由调香术个体偏好带来的偏差和多样性欠缺的问题，提供更为实用的数字化调香方法，同时提高卷烟调香技术流程的科学性和高效性，适用范围广。

为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于经验配方网络游走模型的数字化调香方法，包括以下步骤：

步骤1，获取若干经验配方，以所有经验配方中每种香原料为节点、以每两种香原料之间的关系为节点之间的边，构建经验配方关系网络图；

步骤2，按照预设的新配方约束关系，采用深度优先遍历算法，在经验配方关系图中构造关系网络子图，生成新配方的组分信息；

步骤3，采用统计方法，根据新配方组分与各经验配方之间重合度，计算新配方的组分用量。

进一步地，所述步骤1的具体过程为：

步骤1.1，获取n个经验配方，按标准配方组分对每个经验配方进行标准化处理，并将所有得到的n个标准化经验配方表示为m行n列的配方矩阵(P

步骤1.2，根据配方矩阵(P

步骤1.3，将标准配方组分中的每种香原料均对应建立一个香原料节点，然后根据关联矩阵Q建立每两个香原料节点之间的边的权值，得到经验配方关系网络图。

进一步地，步骤3的具体过程为：

首先计算新配方组分信息与每个经验配方的交集大小与并集大小的比值W

式中，P

进一步地，预设的新配方约束关系包括：新配方的必用香原料、弃用香原料、组分数量。

进一步地，步骤2的具体过程为：

步骤2.1，将必用香原料A作为起点S；

步骤2.2，设E是由与起点S相连的边所组成的集合，E′为由已游走的边所组成的集合，e为在E中且不在E′中的权值最大的边；选择边e为前进方向，游走至边e的另一端B，并将边e加入到集合E′中；其中，已游走边集合E’初始为空集；

步骤2.3，将香原料B作为新的起点S，重复步骤2.2；

在游走过程中，如果与B相连有且仅有来自A的边，则回退至A，并选择与A相连且权重排列第二的边作为前进方向，路径中保留B，以此类推；

如果途径的点覆盖了所有必用香原料，设L＝已游走路径中节点的个数–已游走路径中弃用香原料个数，预设的新配方组分数量为R，判断L与R的关系：若L＝R，则停止游走，执行步骤2.4；若LR，则在游走的路径中，删除度最小的节点，以此类推，直到L＝R，执行步骤2.4；

节点的度是指与该节点连接的边的数目；

步骤2.4，删除已游走路径中的弃用香原料，已游走路径中剩下的香原料构成新配方组分。

进一步地，所述标准配方组分由所有n个经验配方获取得到，具体为：

步骤A1，设第i个经验配方为X

步骤A2，将所有经验配方所包含的香原料取并集，得到香原料集合C＝{C

步骤A3，对于香原料集合C中的每种香原料，统计其在所有n个经验配方中出现的次数n

所述按标准配方组分对每个经验配方进行标准化处理，包括：

步骤B1，对每个经验配方均按比例缩放其组分用量，使每个经验配方的组分用量总和相同；

步骤B2，以标准化配方组分为标准表示经验配方组分，使用步骤B1得到的组分用量表示经验配方组分用量，得到标准化经验配方，表示为：

若经验配方不包括某组分，则设置其用量为0。

进一步地，所述n个经验配方属于同一种调香类型。

有益效果

本发明方法，通过对大量香精经验配方输出成经验配方关系网络图模型，将调香目标转化为在经验配方关系网络图模型中游走的新配方约束条件，通过构造满足约束条件的关系网络子图，生成香精新配方的组分信息；并采用一种统计策略，确定香精新配方各组分的用量。本发明方法充分利用了经验配方提供的知识，挖掘香原料之间的关联关系，并提供合适的用量信息，不依赖于调香师的经验而是自动化获取新配方，且得到的新配方与经验配方重复性低，可解决传统调香中调香术个体偏好带来的偏差和多样性欠缺的问题，提供更为实用的数字化调香方法，同时提高卷烟调香技术流程的科学性和高效性，适用范围广。

附图说明

图1为本发明经验配方关系网络图建立的简单示例；

图2为本发明实施例得到的经验配方关系网络图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例以本发明的技术方案为依据开展，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，对本发明的技术方案作进一步解释说明。

以烟草行业调香为例，首先，通过搜集一定数量已应用的香精经验配方，形成包含配方组分信息和各组分用量信息的经验配方库；对经验配方库中所有香原料按照使用频次由高到低进行排序，对每个经验配方，按排序顺序连接在同一配方中的香原料，从而构成有关经验配方库的经验配方关系网络图模型。然后，在此关系网络图模型中，每一条路径均来自经验配方，但复杂的网络图结构造就了更多的可选的路径，将网络中这些新路径进行整理，从而得到新的配方组分信息。最后，计算新配方与经验配方库中经验配方的重合度，以此作为权值来统计新配方中各组分的用量，最终得到一个香精新配方。

本发明方法提供的一种基于经验配方网络游走模型的数字化调香方法，包括以下步骤：

步骤1，获取若干经验配方，根据所有经验配方中共有的香原料关系，构建经验配方关系网络图；

步骤1.1，获取n个经验配方，对经验配方进行标准化处理；

获取n个经验配方，得到经验配方集合为PF＝{X

每一个配方X

X

表1：经验配方Xi

在本实施例中，经验配方中的香原料不包含溶剂，如果经验配方数据中含有溶剂数据，需先行手动去除。

将所有经验配方所包含的香原料取并集，得到香原料集合C：

其中，m为经验配方集合中的香原料总数。

对于香原料集合C中的每种香原料，统计其在所有n个经验配方中出现的次数n

经过以上过程对经验配方进行标准化处理后，所有经验配方集合PF可表示为一个m行n列的配方矩阵，即PF＝(P

另外还对每个经验配方均按比例缩放其组分用量，使每个经验配方的组分用量总和相同；然后以标准化配方组分为标准表示经验配方组分，使用上一步经比例缩放后得到的组分用量表示经验配方组分用量，得到标准化经验配方，表示为：

若经验配方不包括某组分，则设置其用量为0。

步骤1.2，根据配方矩阵(P

关联矩阵Q＝(q

步骤1.3，将标准配方组分中的每种香原料均对应建立一个香原料节点，然后根据关联矩阵Q建立每两个香原料节点之间的边的权值，得到经验配方关系网络图。

步骤2，采用深度优先遍历算法，在经验配方关系网络图中构造满足预设的新配方约束关系的关系网络子图，生成新配方的组分信息；

新配方组分通过在步骤1生成的经验配方关系网络中游走获得。在游走之前，需要设定一些常规约束信息，包括：

新配方的必用香原料：主要根据用户偏好，或者选择与调香主题香韵一致的一个或多个香原料，作为网络游走的起点或途经点；

新配方的弃用香原料：主要根据用户偏好或使用经验，设定配方中不可用的香原料。为保证网络的连通性，如果香原料A被弃用，需要在游走的结果集合中，去除包含A的结果，如果有且只有一个结果，并包含香原料A，则直接在配方中剔除A。

新配方的组分数量：设定生成的配方中包含的香原料个数。

其它约束信息：如头香、体香、基香的比例，酯类、醇类等香原料类型占比，需要附加相关的香原料信息，不作为本发明声明的内容，用户可在游走过程中，验证这些约束条件，从而选择游走路径。

游走算法：采用图的深度优先遍历(DFS)算法实行。深度优先遍历算法是图论中最为基础的算法之一，在本发明中，其实施方式如下：

步骤2.1，将必用香原料A作为起点S；

步骤2.2，设E是由与起点S相连的边所组成的集合，E′为由已游走的边所组成的集合，e为在E中且不在E′中的权值最大的边；选择边e为前进方向，游走至边e的另一端B，并将边e加入到集合E′中；其中，已游走边集合E′初始为空集；

步骤2.3，将香原料B作为新的起点S，重复步骤2.2在游走过程中，如果与B相连有且仅有来自A的边，则回退至A，并选择与A相连且权重排列第二的边作为前进方向，路径中保留B，以此类推；

如果途径的点覆盖了所有必用香原料，设L＝已游走路径中节点的个数–已游走路径中弃用香原料个数，预设的新配方组分数量为R，判断L与R的关系：若L＝R，则停止游走，执行步骤2.4；若LR，则在游走的路径中，删除度最小的节点，以此类推，直到L＝R，执行步骤2.4；

节点的度是指与该节点连接的边的数目；

步骤2.4，删除已游走路径中的弃用香原料，已游走路径中剩下的香原料构成新配方组分。

步骤3，采用统计方法，根据新配方组分与各经验配方共有的香原料关系，计算标准化新配方中的组分用量。

首先计算步骤2得到的新配方组分信息与每个经验配方的交集大小与并集大小的比值W

再根据得到的比值W

式中，P

该新配方的用量，相当于是采用新配方与各经验配方重合程度来加权确定。举例说明：假设有三个经验配方X

实施例

选取38个烟用表香经验配方，所有经验配方共涉及285种香原料。按照步骤一，构造成一个285×38的矩阵，将其按步骤1表达为经验配方关联网络图的效果如图2所示。

设定调香新配方的香原料的数量为25，并预设必用香原料包括：香原料苯乙醇、樱桃蒸馏物，以达到包含果香香韵配方的目的。

通过运行本发明方法，得到如下表2所示的新配方：

表2：新配方表

新配方与38个经验配方的重合比例如表3所示：

表3：新配方表与经验配方的重合比例表

通过试验调制得到上述新配方，并进行加香试验，经检验，该新配方果香明显，对增加卷烟的香气质和减少杂气起到一定的作用，具有一定的参考价值，在配比方面有一定的合理性。此过程充分挖掘了经验配方信息，可有效地提高创香效率。

以上实施例为本申请的优选实施例，本领域的普通技术人员还可以在此基础上进行各种变换或改进，在不脱离本申请总的构思的前提下，这些变换或改进都应当属于本申请要求保护的范围之内。