【摘要】：以全國(guó)17個(gè)主要烤煙產(chǎn)地省份中收集的3 914個(gè)煙葉樣品的近紅外光譜為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,其中濃香型、中間香型、清香型煙葉光譜分別865條、1 403條、1 646條,應(yīng)用近紅外光譜和多算法融合方法分析其香型風(fēng)格特征。在以產(chǎn)地進(jìn)行初步劃分煙葉香型以及認(rèn)可過(guò)渡型和非典型香型類型的基礎(chǔ)上,選取基于主成分及Fisher準(zhǔn)則的投影法(PPF)、偏最小二乘判別(DPLS)、支持向量機(jī)(SVM)作為單分類器,得到各個(gè)算法第1和2判別分析結(jié)果;應(yīng)用PPF-DPLS-SVM融合和各算法第1和2判別分析結(jié)果,將預(yù)測(cè)驗(yàn)證樣品的分析結(jié)果詳細(xì)劃分為典型、過(guò)渡型、非典型香型樣品(分別為493,392,115個(gè));其中典型香型煙葉樣品的判別準(zhǔn)確率達(dá)到92.7%,較未進(jìn)行典型樣品劃分時(shí)PPF,DPLS,SVM單算法的識(shí)別準(zhǔn)確率分別提高了30.2%,15.4%,16.6%。樣品數(shù)據(jù)來(lái)源于全國(guó)主要烤煙產(chǎn)地,數(shù)據(jù)量大,代表性較好,分析結(jié)果具有一定普遍性;提出的多算法融合分析方法大幅度提高了通過(guò)客觀數(shù)據(jù)判別烤煙香型的準(zhǔn)確率;同時(shí),將烤煙香型細(xì)劃分為典型、過(guò)渡型和非典型香型的方式,對(duì)烤煙煙葉原料的科學(xué)合理利用以及煙葉原料的模塊化工業(yè)加工等有指導(dǎo)作用。
[Abstract]:The near infrared spectra (NIR) of 3 914 tobacco samples collected from 17 provinces of main flue-cured tobacco producing areas in China were used as experimental objects. Among them, 865 pieces of tobacco leaves were of Luzhou-flavor type, 1 403 pieces of pure aroma type, and 1 646 of pure aroma type tobacco leaves. Near infrared spectroscopy (NIR) and multi-algorithm fusion method are used to analyze its flavor style. On the basis of the primary classification of tobacco leaf aroma type and the approved transition type and atypical flavor type based on the production area, the projection method based on principal component and Fisher criterion, (PPF), partial least square method, was selected to distinguish (DPLS), support vector machine (SVM) as a single classifier. The first and second discriminant analysis results of each algorithm are obtained, and the results of PPF-DPLS-SVM fusion and the first and second discriminant analysis of each algorithm are used to divide the analysis results of the prediction and verification samples into typical and transitional types. The discriminant accuracy of typical aroma tobacco samples was 92.7%, which was higher than that of PPFN DPLSS-SVM single algorithm with 30.2% 15.4% 16.6% higher than that without typical samples classification. Sample data from the main flue-cured tobacco production areas in China, data volume is large, representative, analysis results have a certain universality; the proposed multi-algorithm fusion analysis method greatly improved the accuracy of identification of flue-cured tobacco flavor type through objective data; at the same time, The fine classification of flue-cured tobacco flavor into typical, transitional and non-typical flavor type has a guiding effect on the scientific and rational utilization of flue-cured tobacco leaf raw materials and the modular industrial processing of flue-cured tobacco raw materials.
【作者單位】： 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)教育部現(xiàn)代精細(xì)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)集成研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;上海煙草集團(tuán)有限責(zé)任公司;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃3課題(2016YFD0700304) 上海煙草集團(tuán)科技項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：O657.33;TS411

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本文編號(hào)：2186637