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烟叶是卷烟工业的基础,烟叶品质的好坏对卷烟品质有着举足轻重的作用。烤烟烟叶质量主要包括烟叶外观质量、物理特性、化学成分及感官质量四大部分。烟叶的化学成分主要对烟叶质量的部分指标进行评价,烟叶感官指标主要对烟叶内在质量的优劣进行评价。由于烟叶感官质量评价主要依赖于个人经验及人的生理心理条件,加上烟草的成分比较复杂,因而难以建立指标之间确定的数学模型。计算机智能技术在烟草行业的引进可以有效的解决这类问题,在对烟叶质量进行定性定量把握的同时还能减轻人工评价的负担。目前,烟叶的质量评估和等级划分一般是根据国家分级标准来进行鉴定,而国标中对烟叶特征的描述一般是定性的,如国家标准对烟叶的外观质量仅做了定性描述,因此,烟叶等级划分过程中就存在一定的主观性和模糊性。近年来,人工智能技术在烟草行业的应用,为烟叶质量分析提供了新思路和新方法。本论文就是将计算机智能技术应用到了烟叶质量分析和等级划分中。论文具体工作如下：(1)本文简要分析了烟叶质量分析的内容及目前的主要分析方法,并对各类方法的优缺点进行了比较,以及目前烟叶质量分析领域存在的问题,为论文后面的工作做铺垫。(2)根据大范围的调查数据,对烟叶样本数据进行统计性分析及描述,通过SPSS数据统计分析平台,先利用主成分分析对数据进行去噪、降维,结合线性回归分析建立烟叶感官质量预测模型,然后用回归方程整体性检验标准来验证模型的可靠性。(3)采用烟叶化学成分指标、感官质量指标和烟叶等级作为样本数据,结合基于小样本数据处理的支持向量机算法,在MATLAB软件平台上建立支持向量机烟叶等级分类模型,并对模型的精确度和预测结果进行分析。(4)利用MATLAB GUI图形用户界面设计烟叶质量分析系统,将论文对烟叶质量的分析过程和方法通过菜单进行选择,分析结果通过界面来显示,能够更加直观的看出烟叶的质量情况,客观的对烟叶的质量和等级进行把握。论文主要研究了计算机智能技术在烟叶质量分析和等级划分中的应用,主成分分析和线性回归对烟叶指标进行分析的理论和方法,以及对支持向量机人工智能技术等关键问题做了深入研究,最终通过该研究方法和结论来更好地指导烟叶的生产与销售。