烟叶复烤过程中的智能决策系统

1/1烟叶复烤过程中的智能决策系统第一部分烟叶复烤过程的智能化需求 2第二部分智能决策系统框架与模块设计 4第三部分大数据采集与预处理 7第四部分复烤工艺指标建模与预测 10第五部分智能决策机制与推理 12第六部分知识图谱的构建与应用 15第七部分人机交互与系统优化 18第八部分智能决策系统在烟叶复烤中的应用价值 20

第一部分烟叶复烤过程的智能化需求关键词关键要点【烟叶复烤质量在线检测】

1.利用传感器技术实现烟叶复烤过程中水分、色泽、香气等关键质量指标的在线检测。

2.基于机器学习算法对检测数据进行建模分析，建立质量预测模型，实现对复烤工艺的实时优化。

3.通过建立质量追溯机制，确保烟叶复烤产品的质量可控、可追溯。

【烟叶复烤过程建模】

烟叶复烤过程的智能化需求

烟叶复烤是烟草加工中至关重要的环节，对烟叶品质和最终的卷烟风味有显著的影响。然而，传统复烤工艺受人工因素影响大，一致性和效率难以保障。因此，烟叶复烤过程的智能化迫在眉睫。

1.稳定产品品质

手工复烤受熟练工的技术水平和主观判断影响，导致复烤效果的不稳定，影响最终卷烟的品质。智能化系统通过实时监测和控制复烤参数（如温度、湿度、通风等），确保复烤过程的一致性，减少批次差异，提高产品品质的稳定性。

2.提高复烤效率

传统复烤工艺耗时费力，且受人力限制，复烤效率低。智能化系统可通过自动化控制和优化调度，缩短复烤时间，提高产能。同时，实时数据分析和预警机制，可及时发现和解决异常情况，避免延误和损失。

3.节能降耗

复烤过程能耗高，智能化系统可通过优化参数设定、合理调度和控制，减少能源消耗。例如，通过实时监控温度变化，自动调节通风量，优化排湿速率，降低能耗的同时保证复烤效果。

4.提升决策准确性

传统复烤工艺依赖于熟练工的经验，决策往往带有主观性。智能化系统通过集成专家知识和历史数据，建立决策支持模型。在复烤过程中，系统可根据实时数据，结合模型分析和判断，为操作人员提供优化决策建议，提高决策的准确性。

5.确保生产安全

复烤过程涉及高温、高湿等危险因素，安全生产至关重要。智能化系统可通过实时监测设备运行状态、环境参数和报警装置，快速识别和响应异常情况，如火灾、爆炸、泄露等，及时采取应急措施，保障生产安全。

6.降低人力成本

智能化系统可替代部分人工操作，降低对熟练工的依赖，从而节省人力成本。同时，自动化控制和优化调度，可减少工作强度，提高生产效率。

7.积累知识经验

智能化系统可记录和积累复烤过程中的数据和决策。通过对这些数据的分析和挖掘，可以归纳总结最佳实践经验，形成知识库，指导和优化后续的复烤作业。

8.促进技术进步

智能化系统为烟叶复烤过程提供了数据化和可视化的基础。通过对数据的深度挖掘和分析，可以发现复烤工艺中的规律和瓶颈，为技术研发和创新提供依据，推动烟叶复烤技术不断进步。

综上所述，烟叶复烤过程的智能化需求迫切。通过智能决策系统，可以稳定产品品质、提高复烤效率、节能降耗、提升决策准确性、确保生产安全、降低人力成本、积累知识经验和促进技术进步。未来，随着人工智能、大数据等新技术的不断发展，烟叶复烤过程的智能化水平将进一步提升，为烟草行业的可持续发展提供强有力的支撑。第二部分智能决策系统框架与模块设计关键词关键要点智能数据采集与处理模块

1.实时采集复烤过程中关键控制参数数据，包括温度、湿度、含水率、颜色变化等。

2.利用数据清洗、特征提取和降噪技术，处理采集到的数据，提高数据质量和可用性。

3.分析历史数据，建立复烤工艺数据库，为智能决策提供数据基础。

知识库构建与管理模块

1.汇集专家经验、行业规范和文献资料，构建针对烟叶复烤工艺的知识库。

2.采用结构化和半结构化方式组织知识，便于检索和利用。

3.根据复烤实际需求不断更新和扩充知识库，确保系统知识的时效性和准确性。

决策推理与优化模块

1.融合专家系统、模糊逻辑和机器学习等决策推理技术，建立复烤工艺决策模型。

2.基于实时数据和知识库，实时或准实时地进行决策推理，优化复烤工艺参数。

3.采用遗传算法、进化算法等优化算法，对决策结果进行优化，提高复烤效率和质量。

人机交互与可视化模块

1.提供友好的人机交互界面，使操作人员轻松掌控系统和复烤过程。

2.实时展示复烤过程数据和决策结果，便于操作人员及时了解和调整复烤工艺。

3.采用数据可视化技术，呈现复烤过程历史趋势和预测数据，辅助决策分析。

系统监控与告警模块

1.实时监控系统运行状态，包括硬件、软件和数据质量。

2.根据预设的阈值和规则，触发告警信息，提示操作人员及时处理异常情况。

3.记录系统故障和告警信息，为系统维护和改进提供数据依据。

云计算与大数据平台

1.将智能决策系统部署在云计算平台，实现系统可扩展性和弹性。

2.利用大数据技术处理海量的复烤过程数据，挖掘规律和优化决策模型。

3.通过云端数据共享，实现行业内复烤工艺经验和最佳实践的交流与推广。智能决策系统框架

智能决策系统采用模块化架构，由以下主要模块组成：

1.数据采集与预处理模块

*负责采集烟叶复烤过程中的关键数据，如温度、湿度、颜色等。

*对采集到的原始数据进行清洗、预处理，消除异常值和噪声。

2.特征提取与建模模块

*从预处理后的数据中提取关键特征，刻画烟叶复烤过程中的关键信息。

*采用机器学习或深度学习算法建立预测模型，描述烟叶复烤过程与最终质量之间的关系。

3.智能决策模块

*基于预测模型，对烟叶复烤过程中的关键参数（如温度、湿度）进行优化。

*通过制定合理的决策，确保烟叶复烤的质量和效率。

4.人机交互模块

*提供友好的用户界面，方便用户交互和系统配置。

*实时展示复烤过程的数据和决策结果，支持用户及时调整和监督。

模块设计

1.数据采集与预处理模块

*采用传感网络采集烟叶复烤过程中关键数据，如温度、湿度、颜色。

*采用先进的数据预处理技术，如小波变换、主成分分析，消除噪声和无关信息。

2.特征提取与建模模块

*采用卷积神经网络（CNN）从烟叶图像中提取特征，表征烟叶的颜色、纹理等信息。

*建立基于支持向量机（SVM）的预测模型，预测烟叶最终质量。

*优化模型参数，提升预测准确度。

3.智能决策模块

*采用模糊推理算法制定智能决策，优化烟叶复烤过程中的关键参数。

*根据实际情况动态调整决策策略，提高决策效率。

4.人机交互模块

*设计直观的用户界面，方便用户访问数据、配置系统和查看决策结果。

*提供实时监控和预警功能，及时向用户反馈信息。

此外，该系统还集成了专家知识库，为用户提供烟叶复烤相关技术指导和建议。第三部分大数据采集与预处理关键词关键要点烟叶复烤数据采集

1.传感器网络部署：使用物联网传感器（例如温度、湿度、压力、颜色传感器）在复烤房内构建密集的传感器网络，实时收集复烤过程中关键环境和状态参数。

2.大数据存储与管理：建立分布式存储平台，将传感器采集的原始数据进行存储、组织和索引，确保数据的完整性和可访问性。

3.数据传输与安全：采用可靠的通信网络和加密技术，保障从传感器到存储平台的数据传输安全性和隐私性，防止未经授权的访问和篡改。

烟叶复烤数据预处理

1.数据清洗：识别并去除传感器原始数据中的异常值、噪声和错误，提高数据的质量和可靠性。

2.特征提取：从原始数据中提取与复烤质量相关的重要特征，例如温度曲线、湿度变化率和叶片色泽变化度。

3.数据归一化：将不同传感器采集的数据归一化到统一的尺度，便于后续建模和分析，有效消除数据分布差异带来的影响。大数据采集与预处理

1.数据采集

智能决策系统的大数据采集涉及以下方面：

1.1生产设备数据

采集复烤设备的实时运行数据，包括温度、湿度、风速、料层厚度等关键参数。

1.2产品质量数据

采集复烤产品的质量检测数据，包括色泽、香气、尼古丁含量、水分含量等指标。

1.3工艺参数数据

记录复烤过程中的工艺参数，如复烤时间、温度曲线、湿度控制方案等。

1.4环境数据

采集复烤车间内的环境数据，如温度、湿度、压力等，以评估对复烤过程的影响。

1.5操作人员数据

记录操作人员的作业记录，包括复烤时间、操作频率、故障处理等信息。

2.数据预处理

为提高数据质量并便于建模分析，需要对采集的数据进行预处理，包括：

2.1数据清洗

删除异常值、缺失值和噪声数据，以确保数据的完整性和准确性。

2.2数据归一化

将不同单位或范围的数据转换为统一的尺度，方便比较和分析。

2.3特征提取

从原始数据中提取有价值的特征，以减少数据维度并突出与决策相关的关键信息。

2.4数据集成

将来自不同来源的数据进行整合，形成统一的数据集，为建立全面的决策模型提供基础。

2.5数据标签

对数据进行标注，以识别不同类别或状态，用于后续的机器学习或监督学习。

3.数据存储和管理

建立数据存储和管理系统，确保数据安全、可靠，并方便后期检索和分析。

4.数据分析

预处理后的数据用于进行数据分析，包括：

4.1数据探索性分析

了解数据的分布、相关性和潜在模式，为后续建模和决策提供依据。

4.2统计建模

建立统计模型，揭示复烤过程中的关键变量和影响因素，并预测产品质量。

4.3机器学习

利用机器学习算法，建立预测模型，根据输入数据自动做出决策，优化复烤工艺。

5.结论

大数据采集与预处理是智能决策系统的一个至关重要的环节。通过收集和处理全面的数据，系统能够更准确地反映复烤过程，并为优化工艺和提高产品质量提供数据基础和决策依据。第四部分复烤工艺指标建模与预测关键词关键要点复烤机理建模

1.建立烟叶吸湿热力学模型，描述烟叶在复烤过程中的吸湿传热过程，为工艺优化提供理论基础。

2.发展烟叶复烤过程传质传热耦合模型，模拟烟叶内部和外部水分、热量、气体等物质的传递过程，预测烟叶复烤过程中各指标的变化。

3.优化模型参数估计方法，利用多源数据融合技术，融合现场复烤数据、理化检测数据和专家知识，实现模型参数的精准估计。

复烤工艺指标预测

1.构建基于机器学习算法的复烤工艺指标预测模型，利用大数据分析技术，挖掘烟叶复烤过程中的关键影响因素。

2.采用时间序列分析方法，对复烤工艺指标进行预测，提前预警复烤过程中可能发生的异常情况，指导复烤操作。

3.发展自适应预测算法，动态调整预测模型，提高预测精度，适应不同烟叶品种和复烤条件的变化。复烤工艺指标建模与预测

复烤工艺指标建模与预测在智能决策系统中至关重要。为了优化复烤过程，系统需要准确预测复烤后烟叶的品质指标。

1.特征工程

模型的准确性很大程度上取决于特征的质量。选择与复烤结果密切相关的输入特征非常重要。常见的输入特征包括：

*原料烟叶指标：水分含量、含油率、总糖量、还原糖含量、尼古丁含量等

*复烤设备参数：温度、湿度、风速、停留时间等

*操作参数：调水量、调香量、调色量等

2.模型选择

基于选定的特征，可选择合适的机器学习或深度学习模型来构建工艺指标预测模型。常见的模型包括：

*线性回归：用于预测连续变量

*决策树：用于预测离散变量

*支持向量机：用于分类和回归

*神经网络：功能强大的模型，可处理复杂非线性关系

3.模型训练

收集足够的复烤数据对模型进行训练非常重要。数据应具有代表性，涵盖各种原料烟叶和复烤条件。训练过程中，模型学习复烤工艺指标与输入特征之间的关系。

4.模型评估

训练后，使用验证数据对模型进行评估。常用的评估指标包括：

*均方根误差（RMSE）：衡量预测值与真实值之间的差异

*决定系数（R²）：衡量模型解释方差的程度

*平均绝对误差（MAE）：衡量预测值与真实值之间的平均绝对差异

5.模型部署

经过评估和优化，将模型部署到智能决策系统中。系统利用模型预测工艺指标，实时调整复烤参数，以优化烟叶品质。

建模实例

水分含量预测：

*输入特征：原料烟叶水分含量、温度、风速、停留时间

*模型：支持向量回归

*评价指标：RMSE=0.5%

尼古丁含量预测：

*输入特征：原料烟叶尼古丁含量、调水量、温度、停留时间

*模型：决策树

*评价指标：MAE=5%

结论

复烤工艺指标建模与预测是智能决策系统中不可或缺的组成部分。通过准确预测复烤后烟叶的品质指标，系统能够优化复烤过程，提高烟叶品质，降低生产成本。第五部分智能决策机制与推理关键词关键要点深度学习算法与优化

1.深度学习算法（例如卷积神经网络、循环神经网络）用于从烟叶图像中提取复杂特征，识别关键质量属性。

2.通过调整网络架构、超参数和训练策略，优化深度学习模型以提高其精准度和泛化能力。

3.利用迁移学习技术，将预训练模型应用于烟叶复烤特定领域，减少训练时间并增强模型性能。

图像处理与增强

1.图像处理技术（例如图像分割、特征提取）用于增强烟叶图像质量，提升特征提取的准确性。

2.应用图像增强算法（例如旋转、裁剪、翻转）增加数据集的多样性，防止模型过拟合。

3.利用先进的超分技术，提高图像分辨率，便于识别细节信息，改善决策精度。智能决策机制与推理

智能决策系统在烟叶复烤过程中发挥着至关重要的作用，其核心在于智能决策机制与推理。以下是对这些机制的简明扼要介绍：

1.智能决策机制

智能决策机制是指系统根据收集到的信息和知识库，使用特定算法和模型评估和选择最佳决策方案的过程。在烟叶复烤过程中，智能决策机制主要包括：

*模糊推理：利用模糊逻辑处理不确定性和模糊性，将专家知识融入决策过程。

*神经网络：利用大规模数据集训练深度学习模型，从数据中自动提取特征和模式。

*支持向量机：使用支持向量机分类器确定数据点的最佳决策边界。

2.推理过程

推理过程是决策系统根据已知信息推导出结论的过程。在烟叶复烤中，推理过程通常涉及以下步骤：

*知识表示：将烟叶复烤领域专家知识和经验表示为规则、事实或本体。

*知识推理：使用推理引擎根据知识库进行推理，根据给定的输入生成结论。

*决策生成：基于推理结果，生成针对特定烟叶复烤场景的优化决策建议。

3.具体应用

在烟叶复烤过程中，智能决策机制与推理的具体应用包括：

*烟叶复烤工艺优化：根据烟叶质量、环境条件和客户需求，优化复烤工艺参数，提高复烤质量。

*复烤设备故障诊断：实时监测复烤设备运行状态，及时发现和诊断故障，提高设备利用率。

*烟叶品质预测：利用烟叶感官指标和化学成分数据，预测复烤后烟叶的品质等级，指导复烤决策。

*复烤能源管理：优化复烤过程中的能源消耗，降低生产成本，提高能源效率。

4.数据基础

智能决策机制与推理的有效性很大程度上取决于数据基础。在烟叶复烤过程中，需要收集和利用以下类型的数据：

*烟叶质量数据：烟叶感官指标（如颜色、香气、油分）和化学成分（如尼古丁、糖分）数据。

*环境条件数据：复烤车间温度、湿度和气流数据。

*复烤设备数据：设备运行状态、故障信息和能耗数据。

*客户需求数据：不同客户对烟叶品质等级和规格的要求。

5.优势与挑战

智能决策系统在烟叶复烤过程中具有以下优势：

*提高决策的准确性和效率。

*优化复烤工艺，提高烟叶品质。

*降低生产成本，提高能源效率。

*辅助复烤人员进行决策，提供专家指导。

然而，也存在一些挑战：

*数据收集和管理的难度。

*算法和模型选择与优化。

*人工智能技术与烟叶复烤领域知识的融合。

6.未来展望

随着人工智能技术的发展，智能决策系统在烟叶复烤过程中的应用前景广阔。未来的研究方向主要集中在：

*数据融合与特征工程：探索融合不同来源和类型的数据，并提取更具代表性和预测性意义的特征。

*自适应学习与在线推理：开发自适应学习算法，使系统能够实时更新知识库并优化决策。

*多模态交互与人机协作：设计多模态交互界面，使复烤人员能够以自然直观的方式与系统交互。

通过持续的研究和创新，智能决策系统将进一步赋能烟叶复烤行业，推动烟叶产业的高质量发展。第六部分知识图谱的构建与应用关键词关键要点主题名称：知识图谱概念与特征

1.知识图谱是一种关联知识表示体系，以图形化的方式组织和表示特定领域的知识。

2.具有语义化的结构，通过关联、属性和类别之间的关系，连接实体、属性和事件等知识实体。

3.能够支持知识的推理和获取，为智能决策提供基础。

主题名称：知识图谱构建技术

知识图谱的构建与应用

知识图谱是一种语义网络，旨在以结构化的方式表示现实世界的知识。在烟叶复烤过程中，知识图谱可用于表示与烟叶复烤相关的概念、实体、属性和关系。

构建知识图谱

构建烟叶复烤知识图谱涉及以下步骤：

*领域分析：识别烟叶复烤过程中涉及的关键概念、实体、属性和关系。

*数据收集：从各种来源收集相关数据，包括文献、专家知识和业务规则。

*数据抽取：从收集的数据中提取实体、关系和属性。

*知识建模：将抽取的知识建模为图模型，其中节点表示实体，边表示关系。

*知识融合：将来自不同来源的知识融合在一起，解决潜在的冲突和冗余。

应用知识图谱

烟叶复烤知识图谱可用于多项任务，包括：

*智能决策：知识图谱可提供复烤参数建议，帮助制定者做出明智的决策。通过查询知识图谱，决策者可以识别不同复烤条件下的潜在影响，并优化复烤工艺。

*知识发现：通过分析知识图谱，可以发现新的知识和模式，从而改进复烤工艺。例如，可以识别不同烟叶品种之间的潜在关系，并探索改善复烤质量的策略。

*智能搜索：知识图谱可作为交互式搜索引擎，允许用户以自然语言查询相关信息。这样，复烤人员可以轻松快速地查找他们需要的信息，而无需浏览大量的文档和数据。

*可解释性：知识图谱提供了一个透明且可追溯的决策过程。它允许决策者理解建议背后的推理，并建立对复烤工艺的信任。

*个性化：知识图谱可以根据用户的特定需求和偏好进行定制。它可以提供个性化的建议和信息，满足不同的用户群体。

案例研究：烟叶复烤智能决策系统

在烟叶复烤智能决策系统中，知识图谱发挥着核心作用。该系统集成了来自多个来源的知识，包括文献、专家知识和业务规则。知识图谱以结构化的方式表示知识，使系统能够提供复烤参数建议，帮助决策者优化复烤工艺。

为了构建知识图谱，研究人员进行了广泛的领域分析，并从各种来源收集了相关数据。然后，使用自然语言处理和机器学习技术提取实体、关系和属性。知识建模和融合的过程涉及对不同来源的知识进行比较和合并，以解决冲突和冗余。

该知识图谱在系统中用于以下任务：

*复烤参数建议：根据烟叶品种、成熟度和复烤目标提供最佳复烤参数建议。

*知识发现：识别不同复烤条件下复烤质量的影响因素，并探索改进复烤工艺的策略。

*可解释性：提供复烤参数建议背后的推理，帮助决策者理解决策过程。

*个性化：根据用户的特定需求和偏好定制建议。

通过利用知识图谱，烟叶复烤智能决策系统能够有效地帮助决策者做出明智的决策，优化复烤工艺并提高复烤质量。第七部分人机交互与系统优化关键词关键要点人机交互

1.实时交互：系统支持人机自然语言交互，用户可以方便地查询信息、提出建议和反馈意见。

2.决策支持：系统提供决策支持功能，帮助用户分析数据、识别模式和做出明智的决策。

3.知识库管理：系统建立了丰富的知识库，涵盖烟叶复烤领域的相关知识、最佳实践和行业动态。

系统优化

1.算法优化：系统采用先进的机器学习和深度学习算法，不断优化决策模型的准确性和效率。

2.数据管理与分析：系统实时收集和分析数据，从中提取有价值的见解，为决策优化提供依据。

3.可扩展性和灵活性：系统具有可扩展性和适应性的设计，可以根据业务需求和技术发展进行调整和升级。人机交互与系统优化

人机交互优化

智能决策系统中的有效人机交互至关重要，它可以增强用户体验、提高系统可用性和促进决策制定。烟叶复烤领域的智能决策系统已采用以下策略优化人机交互：

*直观的用户界面：系统提供用户友好的界面，具有清晰的导航、易于理解的控件和相关的可视化。这使操作员可以轻松地与系统交互，而无需复杂的学习曲线。

*自然语言处理：系统整合自然语言处理功能，允许操作员使用自然语言与之交互。这消除了技术术语的障碍，并使操作员能够以更直观的方式表达他们的查询和命令。

*个性化交互：系统可以根据操作员的偏好和行为调整其交互。例如，它可以记住操作员常用的查询，并提供相关的建议。这增强了交互的效率和相关性。

系统优化

为了确保智能决策系统的有效性和可靠性，进行了以下优化：

*基于模型的决策：系统利用基于模型的决策算法，利用来自历史数据和实时传感器的信息生成决策。这些模型经过优化，可以适应复烤过程的动态性和复杂性，从而提高决策准确性。

*实时数据集成：系统集成实时数据流，例如来自传感器和自动化系统的测量值。这使系统能够根据最新信息做出决策，并对复烤过程进行动态调整。

*自学习算法：系统采用自学习算法，可以持续更新其模型并改进其决策能力。随着系统处理更多的数据，它可以发现新的模式和趋势，从而增强其预测精度。

*云计算平台：系统部署在云计算平台上，提供可扩展的基础设施和高计算能力。这允许系统处理大量数据并快速做出决策，满足复烤过程的实时要求。

*网络安全措施：系统实施了全面的网络安全措施来保护敏感数据和防止未经授权的访问。这确保了系统的可靠性和数据的完整性。

数据分析与可视化

数据分析和可视化对于智能决策系统至关重要，因为它可以提供有价值的见解，并使操作员能够监视和改进复烤过程。系统利用以下功能：

*数据仪表板：系统提供基于web的数据仪表板，显示关键绩效指标、趋势和预测。这使操作员能够快速识别问题区域并做出明智的决策。

*可视化分析：系统整合交互式可视化分析工具，允许操作员探索数据、发现模式和识别异常。这提高了洞察力的质量，并促进了有效的决策制定。

*报告生成：系统可以生成详细的报告，总结复烤过程的性能和决策。这些报告有助于审计、合规性和持续改进。

通过优化人机交互、系统性能和数据分析，烟叶复烤领域的智能决策系统为操作员提供了增强决策能力、提高复烤过程效率和质量的强大工具。第八部分智能决策系统在烟叶复烤中的应用价值关键词关键要点提高复烤质量和产量

1.实时监测烟叶各项指标，自动调整复烤参数，优化复烤曲线，提升复烤工艺的精细化和可控性。

2.智能识别烟叶的品质和类别，根据不同烟叶特性定制化复烤方案，提高复烤质量和产量。

3.通过数据分析和建模，探索复烤过程中烟叶品质与复烤参数之间的规律，为工艺优化提供科学依据。

节能减排和环境友好

1.实时监测烟叶复烤过程的能耗和排放数据，自动优化炉温和风量，实现节能减排。

2.利用物联网技术实现烟叶复烤全过程的远程监控和管理，减少人工干预，降低能耗。

3.采用先进的烟气净化技术，减少复烤过程中有害气体的排放，降低环境污染。

提高生产效率和智能化水平

1.自动控制复烤炉的工作流程，减少人工操作，提高生产效率。

2.通过数据采集和分析，实现复烤工艺的标准化和精细化管理，提高产品质量的一致性。

3.利用智能算法优化烟叶分级和包装过程，提升生产智能化水平和整体产能。

降低劳动强度和职业健康

1.自动化复烤设备和智能控制系统替代人工操作，减少繁重的体力劳动和高温作业时间。

2.实时监测复烤车间内的温度、湿度和烟气浓度，保障员工职业健康安全。

3.提供智能化预警机制，及时提醒员工异常情况，降低潜在的职业危害。

促进烟叶产业数字化转型

1.将烟叶复烤智能决策系统与其他数字化平台集成，实现烟叶产业全产业链的数据化和信息化。

2.通过