基于近红外光谱的烤烟香型分类模型研究

为了快速无损地判别国产烤烟香型,指导卷烟配方原料利用,对1 383份烟叶样品进行近红外光谱采集,基于八大香型区划结果进行香型分类,选用各香型稳定区的样品构建香型分类模型。结果显示,基于近红外原始光谱数据利用随机森林构建的香型分类模型准确率仅为48.64%,光谱数据经过SG滤波一阶或二阶导数和多元散射校正预处理后,模型准确率提高29.54个百分点,然后经因子分析降维处理（45个因子）模型准确率提高到85.91%,最后对模型关键参数进行优化,当评估器数量为500、随机种子为9时,模型准确率最高为90.45%。利用建立的分类模型对预测集进行预测,清甜香型、焦甜焦香型、清甜蜜甜香型和木香蜜甜香型的召回率均达到90.00%以上,召回率最低的为蜜甜香型和焦甜醇甜香型（66.67%）。以上结果表明,利用近红外光谱技术能够有效鉴别烤烟八大香型。     

基于机器学习算法的烤烟香型分类研究

为了探索烤烟香型判别分析的方法,采集了我国典型香型的烤烟样本,运用机器学习的方法对训练集和测试集的样本进行了模型拟合,结果表明:对于清香型、浓香型、中间香型拟合最好的机器学习算法为神经网络模型,就香型而言,该模型对于清香型、浓香型评价相对较好,中间香型整体判定效果较低;就数据集而言,在数据准备中分部位进行香型判别较为合理。在具体香型分析判别中,可首选神经网络机器学习算法,为烟草质量评价和卷烟产品研发等提供技术依据。     

基于机器学习算法的烤烟香型分类研究

为了探索烤烟香型判别分析的方法,采集了我国典型香型的烤烟样本,运用机器学习的方法对训练集和测试集的样本进行了模型拟合,结果表明:对于清香型、浓香型、中间香型拟合最好的机器学习算法为神经网络模型,就香型而言,该模型对于清香型、浓香型评价相对较好,中间香型整体判定效果较低;就数据集而言,在数据准备中分部位进行香型判别较为合理。在具体香型分析判别中,可首选神经网络机器学习算法,为烟草质量评价和卷烟产品研发等提供技术依据。     

基于烟叶化学成分烤烟香型分类模型的建立

基于烟叶化学数据建立烤烟香型分类模型,然后对各模型进行筛选比较选出最优模型。首先对142个烤烟烟叶样品中的9类成分的63个指标采用行业标准进行检测,然后采用逐步回归法筛选出19个烟叶化学成分,依据这19个指标采用线性判别分析法、Logistic回归、高斯混合模型、分类树、K最邻近法、人工神经网络和支持向量机七种方法进行建模。通过对不同方法建立的模型采用100次随机抽取训练集样本和测试样本计算错误分类率,选择错误分类率较低的模型作为优选模型。经比较发现,线性判别法和高斯混合模型建立的两种香型函数能较好地对未知样品的香型进行正确分类,且效果较好。筛选出的两种优选模型对于烤烟香型分类研究具有一定的应用价值。     

烤烟香型的重要影响因子及香型指数模型的构建初探

[目的]为烟叶香型风格的定位与评价提供理论依据。[方法]以不同地区烤烟的中部叶片为材料,测定其香气成分及常规化学成分,并对烟叶进行单料评吸。采用逐步回归的方法建立烟叶香型指数模型。[结果]烟叶中有9种香气成分对其香型的影响较大。对烟叶浓香风格形成贡献由大到小的影响因子为茄酮〉二氢猕猴桃内酯〉异戊酸〉二氢-β紫罗兰醇〉法尼基丙酮〉苯甲醇〉巨豆三烯酮;对烟叶清香型风格形成贡献由大到小的影响因子为大马酮〉棕榈酸〉甲酯。当Y香型指教〈2.8时烤烟为清香型,Y香型指数在2．8～3．8之间时,烤烟为中间香型,Y香型指数〉3.8时烤烟为浓香型。[结论]所建立的烤烟香型指数模型对烤烟香型风格的判断准确率为87．9％。     

不同香型烤烟品质特性研究

为研究不同香型烤烟品质特性的差异,以云南、贵州和湖南为代表性产区,比较了其烤烟在香韵强度、感官质量和化学成分含量之间的差异,分析了化学成分与感官质量的相关性.结果表明:清香型、中间香型和浓香型烤烟的主体特征香韵差异较大,中间香型香韵组成较为丰富;3种香型烤烟常规化学成分含量差异较大,清香型和中间香型糖类化合物含量较高,中间香型氮类化合物含量相对较低,三者钾、氯含量也存在一定差异.     

不同香型烤烟品质特性研究

[目的]研究不同香型烤烟品质特性的差异。[方法]以云南、贵州和湖南为代表性产区,比较3个地区不同香型烤烟在香韵强度、感官质量和化学成分含量之间的差异,分析化学成分与感官质量的相关性。[结果]试验表明,清香型、中间香型和浓香型烤烟的主体特征香韵差异较大,中间香型香韵组成较为丰富;3种香型烤烟常规化学成分含量差异较大,清香型和中间香型糖类化合物含量较高,中间香型氮类化合物含量相对较低,三者钾、氯含量也存在一定差异。[结论]研究可为卷烟配方设计提供数据和理论支撑。     

基于MODIS EVI的内蒙古草地多源信息综合分类研究

利用遥感数据与非遥感数据相结合的方法对内蒙古草地进行分类研究.以MODIS EVI(MODIS增强型植被指数)数据为基础,计算得到MODIS EVI月度数据,分剐取其一、二、三主成分作为分类的前3个参数;引入研究区域同期的气温、降水、生物温度及DEM(数字高程)数据,通过克里金插值、主成分变换、重采样等方法确定分类的第4、第5个参数.在此基础上,应用ISODATA技术对草地进行分类.结果表明,该分类结果能够提供比AVHRR NDVI(AVHRR归一化植被指数)和MODIS NDVI(MODIS归一化植被指数)更丰富的分类信息,可以清晰识别到5大草地类,对草甸草原、典型草原和荒漠草原可以进一步识别到草地亚类.因此,MODIS EVI数据与非遥感数据结合的多源信息综合分类能提高草地分类的精度.     

基于烤烟中性致香物质的烤烟香型判别分析

以中国11个主要产烟省61个C3F烟叶为材料，测定不同香型烤烟中性致香物质含量，并以24种中性致香物质为指标，采用逐步判别分析法对不同香型烤烟样品进行判别分析，建立判别函数。结果表明，中间香型中性致香物质总量最高［（467.562±96.188） μg/g］，浓香型其次［（417.115±113.166） μg/g］，清香型最低［（377.267±56.677 ）μg/g］，中间香型烤烟中有13种物质含量最高，浓香型有8种，清香型仅有2种。共有10个中性致香物质指标（β 大马酮、6 甲基 5 庚烯 2 酮、己醛、3 氧代 α 紫罗兰醇、苯甲醇、吡咯、苯乙醇、芳樟醇、新植二烯、巨豆三烯酮）进入判别函数，并建立判别模型。用自身验证法和交互验证法对原样品进行回判，其回判准确率分别为93.44%、88.52%；采用该模型对其余22个样品分别进行预测，3种香型（浓香型、中间香型、清香型）烤烟预测样本的判别正确率分别为88.89%、100%和85.71%。可见，该方法判别效果较好，可以实现对烤烟香型的快速鉴别分析。     

不同香型烤烟化学成分含量的差异研究

为了解不同香型烤烟化学成分含量的差异,在感官评吸确认的基础上对我国主体浓香型、中间香型、清香型代表烤烟进行了化学成分检测和统计分析。结果表明,不同香型烟叶化学成分有明显差异。浓香型烤烟常规化学成分总氮、烟碱、降烟碱含量较高,分别为2.08%、25.68 mg/g、0.23mg/g,清香型烤烟的烟碱含量最低,中间香型烤烟的总氮和降烟碱含量最低;清香型烤烟总糖、还原糖含量相对较高,分别为34.38%、29.10%,浓香型烤烟最低;3种香型烤烟钾、氯含量差异不显著;清香型烤烟叶黄素、β-胡萝卜素和绿原酸、莨菪亭含量较高,分别为50.06、70.54μg/g和15.66、0.36mg/g,其次为中间香型烤烟,浓香型烤烟最低。     

昭通烟区不同烤烟品种致香物质含量分析

为昭通烟区优质烟叶的生产提供理论依据,采用GC/MS法检测了昭通烟区试栽的8个烤烟品种C3F等级烟叶的致香物质并将其分类后进行多重比较。结果表明:各品种酮类和酸类致香物质含量的差异未达显著水平(P0.05),而醛类、醇类、酚类、酯类、杂环类和烯烃类致香物质含量的差异达显著(0.01P0.05)或极显著水平(P0.01),在致香物质总量上红花大金元极显著(P0.01)高于其他品种,PVH19极显著(P0.01)低于其他品种。类西柏烷、类胡萝卜素和苯丙氨酸类降解产物总量在品种间的差异均未达到显著水平(P0.05),而美拉德反应产物总量上的差异在各品种间达显著水平(0.01P0.05)。结论:在昭通烟区试栽的8个烤烟品种中,红花大金元和云烟203致香物质总量较高。     

不同烤烟产区烟叶中主要挥发性香气物质的研究

为了探索不同烤烟种植生态区烟叶的香型和香气质量与挥发性香气物质的相关性，1999—2001年分别对5个主产烟区具有典型香气特征的烤烟样品中挥发性香气物质进行了跟踪聚类分析．结果表明，烟叶质体色素的降解产物在挥发性香气物质中含量最高．占所测挥发性香气物质总量的85％～96％．其中以新植二烯、类胡萝卜素降解产物对烤烟香型和香气质量的影响最大，西柏三烯类降解产物和糠醛类化合物在南方清香型烟叶中含量较高，芳香族氨基酸代谢产物和乙酰吡咯在北方浓香型烟叶中含量较高．     

香型指数在烤烟原料香型分析中的应用

为了考察烟叶原料的香型风格,收集了不同烟叶产区的烟叶样品,采用12个香型特征指标的感官评价结果,对清香型、浓香型和中间香型3类烟叶样品的特征表达方法进行了研究。通过对感官评价指标的主成分分析,绘制主成分得分-载荷图,得到了清甜香、蜜甜香和焦甜香3个决定烟叶样品特征的重要指标,并且样品可分为清香型、中间香型和浓香型3组样品;通过对主成分空间的旋转变换,定义了清香型指数、中间香型指数和浓香型指数,可用于样品特征的定量描述及不同样品香型风格的定量比较;烟叶样品在香型指数三维空间的分布表明,从清香型到中间香型再到浓香型的变化依次为云南、福建、江西、四川、重庆、贵州、山东、黑龙江、湖北、陕西、湖南、安徽、广东、河南。     

烟叶香吃味指标的因子分析

 运用因子分析法对云南代表烟区的烟叶香吃味指标的分析结果表明,按前4个因子对香吃味贡献率>90.1%统计,香气因子（香韵、香气量和浓度）、刺激性、灰色、劲头是影响烟叶香吃味的主要因素。主因子之间,香气因子与刺激性和劲头,刺激性与灰色和劲头表现为正相关。而灰色与香气因子和劲头表现为负相关。     

烤烟淀粉代谢及对烟叶香吃味的影响

 综述了烤烟叶片淀粉和蔗糖合成的场所、途径以及二者之间的相互转化以及调控;影响烤烟淀粉含量的主要因素;淀粉及代谢产物对烤烟香吃味的影响。     

烤烟叶片长度与中性香气成分含量及感官质量关系研究

为明确烤烟叶片长度与烟叶中性香气物质含量的关系,以烤烟品种NC89为试验材料研究了烤烟中、上部叶片长度与中性香气成分含量的关系。结果表明,多数类胡萝卜素类降解产物、非酶棕色化反应产物、氨基酸降解产物含量在中部叶长59～62 cm时达到最大值,随着中部叶长的继续增加含量迅速降低;中部叶除新植二烯外香气物质总量在中部叶长62 cm时达到最大值。而大部分类胡萝卜素类降解产物、非酶棕色化反应产物、氨基酸降解产物在上部叶长65～68 cm时含量较高;上部叶除新植二烯外香气物质总量在上部叶长65 cm时最高;感官评吸结果表明中上部叶片分别在59～62、59～65 cm范围内浓香型程度较为突出。综合各香气成分的含量,中部叶与上部叶最适叶长范围分别为59～62 cm和65～68 cm。     

凉山烟区不同品种烤烟化学成分及香气物质含量分析

【目的】明确凉山烟区不同烤烟品种的化学成分及香气含量特征。【方法】对凉山烟区6个烤烟品种的化学成分及香气物质含量进行了检测分析。【结果】烟叶中的烟碱含量普遍未达到2.50%,总糖含量均在30%以上,总糖/烟碱比值均超过17。各个品种烤烟的氯含量和钾/氯比值不稳定,变异系数均在27以上。质体色素降解产物、新植二烯与西柏烷类降解产物变异系数在30以下,其余香气物质含量变异系数均在30以上。云烟87、云烟85和QL-3号香气物质总量较高,示范品种KRK26的香气物质总含量最低。【结论】烟叶中的烟碱含量普遍偏低,总糖含量普遍偏高,总糖/烟碱比值偏大。各品种烟叶的氯含量和钾/氯比值不稳定,变异系数大。质体色素降解产物、新植二烯与西柏烷类降解产物含量相对稳定,棕色化反应产物、苯丙氨酸类降解产物和其余香气物质含量变异系数相对较大。香气物质总量与烟碱、总糖、氯呈不显著的负相关关系,与还原糖、总氮、钾呈不显著正相关关系。     

不同烤烟基因型主要挥发性香气物质含量的变异分析

对52个烤烟基因型主要挥发性香气物质含量的变异进行了研究.结果表明,挥发性香气物质在不同基因型间存在广泛的变异,其总量为(1072.06±214.69)μg.g-1.芳香族氨基酸降解产物、美拉德反应物、类西柏烷降解产物、类胡萝卜素降解产物及新植二烯的含量分别为(21.65±4.85),(32.56±6.13),(34.13±15.44),(62.01±8.56),(919.04±207.25)μg.g-1.聚类分析把供试材料分为3个类群,第Ⅰ类包括28个基因型,香气物质总量居中,芳香族氨基酸降解产物、美拉德反应物和类西柏烷降解产物含量均为最高;第Ⅱ类包括19个基因型,香气物质总量最低,除类西柏烷降解产物含量居中外,其它各种香气降解产物含量也均为最低;第Ⅲ类包括5个基因型,香气物质总量最高,类胡萝卜素降解产物、新植二烯含量最高,而类西柏烷降解产物含量最低.     

不同成熟度采收对烤烟香气物质及前体物的影 响简

通过试验研究大田生产条件下,烟草在不同时期采收对烤烟香气物质及前体物产生的影响。结果表明：成熟时采收的烟叶内部多酚类化合物与石油醚提取物含量,相较于欠熟、过熟烟叶的含量,其差异达到了显著水平,而欠熟烟叶与过熟烟叶的含量差异也达到极显著水平;成熟烟叶烤后内在香气物质及前体物比欠熟和过熟烟叶的更协调。该研究结果有助于人们正确判断烤烟质量,同时也对成熟采收提供一定的指导作用。     

不同烘烤方式对烤烟香气成分的影响

为探索烘烤方式与烤烟香气成分的关系,以云烟87烟叶为材料,进行了不同烤房类型、装烟方式、装烟量和烘烤工艺的对比试验。结果表明:烘烤方式对烤后烟叶香气成分具有明显的影响,其中,以密集烤房采用密集挂竿和改良密集烘烤工艺烤出的烟叶香气成分总量、酸性、中性香气成分总量最高,此方式能够明显提高烟叶香气指数B值;普通烤房次之;采用密集烤房散叶堆放烘烤的烟叶香气量最低。