卷烟劲头的BP神经网络模型预测

[目的]科学地评价卷烟配方中劲头的大小,通过建立BP神经网络模型预测卷烟劲头。[方法]以烟叶游离烟碱百分含量、总烟碱百分含量、结合态烟碱百分含量、游离烟碱占总烟碱比率和水浸液p H作为BP神经网络的输入,感官劲头作为输出,网络训练前对输入指标作归一化处理,然后通过训练样本数据对网络进行充分的训练,获得适宜的参数矩阵,得到卷烟劲头的网络预测模型,最后用训练好的网络模型对检验样本数据进行预测。[结果]卷烟配方中劲头大小的预测值与实际值相对标准偏差小于5%,达到了较好的预测结果。[结论]建立了卷烟劲头的BP神经网络预测模型,该模型对于预测卷烟劲头具有指导意义。     

不同品牌卷烟游离氨基酸差异性研究

为了探究我国不同品牌卷烟之间游离氨基酸的差异性,进而为中式卷烟品类的构建、凸显卷烟品牌风格提供一定的依据。采用反相高效液相色谱/荧光检测器对16种香烟中的17种游离氨基酸进行检测。通过方差分析和主成分分析得出,不同品牌卷烟的氨基酸含量存在显著差异,其中天冬氨酸、丙氨酸、谷氨酸、胱氨酸和酪氨酸的含量相对较高。不同品牌卷烟之间的差异主要体现在谷氨酸、丝氨酸、组氨酸、苏氨酸、丙氨酸、缬氨酸、色氨酸、苯丙氨酸、天冬氨酸、甘氨酸、胱氨酸、酪氨酸、异亮氨酸和赖氨酸的含量变化,并且同一品类的卷烟与其他卷烟的区分较为明显。     

不同品牌卷烟常规成分差异化研究

通过连续流动法对我国16种品牌卷烟水溶性糖、钾、氯、总氮、蛋白质、总植物碱、淀粉和石油醚提取物等9种常规化学成分进行测定,并对结果进行了方差分析、主成分分析和聚类分析。结果表明,不同品牌卷烟之间,其常规化学成分除总氮和蛋白质外都有显著性差异;通过主成分分析和聚类分析结果可将16种品牌卷烟分为七大类,不同品牌卷烟之间的差异主要体现在总糖、还原糖、总氮、淀粉和石油醚提取物的含量变化。