为解决卷烟包装成本高的问题,提出基于数据挖掘的卷烟包装成本参数自优化与控制方法。首先利用数据挖掘技术对卷烟原材料耗费量等数据进行多维度分析,在此基础上采集卷烟包装加工成本数据,获得卷烟包装材料的实际成本;然后利用支持向量机预测模型获得卷烟包装加工成本和加工参数之间的关系,实现卷烟包装成本参数自优化与控制。仿真实验结果表明运用该方法对卷烟包装成本参数进行优化与控制,可以更全面、便捷地统计卷烟包装成本和利润。

为避免因卷烟包装工艺参数误差较大而出现卷烟落丝量高、整丝率低的现象,利用物联网大数据分析技术,对卷烟包装工艺参数进行优化。首先利用物联网技术设计大数据分析模型;然后结合固定分类规则提取蒸梗含水率、浸梗水槽温度等卷烟包装工艺参数,通过数据关联挖掘参数间的内在关联,寻求工艺参数的最优组合,实现对卷烟工艺参数的优化设计。实验结果表明该方法对包装数据处理的性能较好,参数提取效率和准确率较高,且对卷烟蒸梗含水率的预估误差较小。应用该方法后,端部落丝量约为优化前的1/2,烟卷整丝率明显提高,使得烟丝物理性能和卷烟感官质量明显提升。