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摘要
为了解决卷烟配方维护过程中效率低、成本高的问题,提出了一种基于非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)的卷烟配方维护方法。分析了某烟草企业3年的卷烟配方数据,通过NMF策略将卷烟配方矩阵分解成基矩阵与单等级片烟矩阵的乘积,从而挖掘卷烟配方数据中单等级片烟之间隐含的配伍规则,进而推荐出一系列单等级片烟替换方案,并采用基于相似度的启发式规则进行单等级片烟替换选择,得到最优的单等级片烟替换方案。结果表明:①NMF卷烟配方维护模型能够检索配方中被消除的单等级片烟,可以较好维护配方的完整性。②NMF模型可以推荐与单等级片烟组形成良好组合的单等级片烟,使新卷烟配方中的单等级片烟具有良好的配伍性。③一对一(OVO)替换和基于平均相似度方法的多对多(MVMAS)替换都能有效维持原品牌卷烟的感官质量和烟气指标的稳定。
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