模式识别在烟草化学中的过拟合现象研究

烟草化学建模过程中,化学成分间的多重共线性是常见的问题,使用偏最小二乘判别分析可以有效克服这一问题,但是模型容易出现过拟合的现象,即模型的构建效果好,但是预报能力差。本文选取湖南烟区3个种植大区,即湘南、湘中、湘西北种植的53种不同烟叶,使用偏最小二乘判别分析建立了烟叶主要化学指标与地区大类之间的模型,但是由于变量过多以及噪声的干扰,模型的预报精度差,偏最小二乘判别分析方法出现了过拟合现象,模型的稳健性受到破坏。本文采用了多种模式识别的方法,逐步筛选变量,准确提取出特征变量9个,对产地变量有更好的解释能力,并能够有效地在模型预测的过程中避免变量间的多重共线性以及仪器检测的噪声干扰,建立了有效的烟叶一产地识别模型。模型预报的准确率由未筛选变量之前的75%提高到87.5%,模型的稳健性得到很大提高,改善了模型的过拟合现象。     

温度、水分、时间和添加剂对烟丝挥发性及半挥发性化学成分的影响

采用改进的全自动吹扫捕集系统,模拟烘丝条件,研究不同温度(110℃～150℃)、时间(5～25 min)、水分(15%～30%)及添加剂(草酸、苹果酸、柠檬酸、磷酸氰二铵及氨)等条件对烟丝挥发性及半挥发性化学成分的影响.结果表明:试验数据与卷烟加工的实际规律基本相符,该系统可以很好地模拟制丝工艺的某些环节及研究制丝工艺参数对烟草化学成分的影响.     

温度、水分、时间和添加剂对烟丝挥发性及半挥发性化学成分的影响

采用改进的全自动吹扫捕集系统,模拟烘丝条件,研究不同温度（110℃~150℃）、时间（5~25 min）、水分（15%~30%）及添加剂（草酸、苹果酸、柠檬酸、磷酸氢二铵及氨）等条件对烟丝挥发性及半挥发性化学成分的影响。结果表明:试验数据与卷烟加工的实际规律基本相符,该系统可以很好地模拟制丝工艺的某些环节及研究制丝工艺参数对烟草化学成分的影响。      

以高精度和高稳定性适应市场发展——访博斯特(香港)有限公司董事谈英泺先生

去年5月12日,在博斯特(上海)有限公司的开幕典礼上,博斯特集团董事长B·Kalbertatten宣称,博斯特(上海)有限公司的成立是博斯特集团迈向中国市场的重要的里程碑。一年即将过去,博斯特集团的战略规划实施得如何呢?不久前,本刊记者采访了博斯特(香港)有限公司董事谈英泺先生。     

不同类型卷烟中多酚含量的分析研究

为研究不同类型卷烟中多酚类化合物的含量,采用超高效液相色谱法测定了93种不同卷烟样品中的7种多酚含量,并对检测结果进行分析讨论。结果表明:①不同类型卷烟产品中7种多酚类物质的相对含量较为一致,但其绝对含量则有比较大的差异性;②除莨菪亭和莨菪灵之外,多酚总量以及其它的5种多酚类物质,包括绿原酸、新绿原酸、4-O-咖啡基-D-奎尼酸、芸香苷、莰菲醇基-3-芸香糖苷,两两之间都有很好的正相关性;③烤烟型卷烟的多酚含量显著高于混合型卷烟;2种烤烟型卷烟(中式、英式)中各种多酚含量有明显区别;3种混合型卷烟(中式、美式、日式)中各种多酚含量之间差异性不大。     

不同类型卷烟中非挥发性有机酸及高级脂肪酸的分析

选取了国内外包括中式烤烟型、中式混合型、英式烤烟型、美式混合型和日式混合型在内的不同类型的93个卷烟样品,测定其非挥发性有机酸及高级脂肪酸含量。讨论了卷烟中有机酸含量的分布特点;结合各类型烟叶的有机酸含量,采用方差分析方法探讨了有机酸在不同类型卷烟中的含量差异及原因:采用相关分析方法探讨了各有机酸物质间的关系。结果表明,各类型卷烟有机酸中,苹果酸含量最高,占有机酸总量的62%。国内外各类型卷烟的有机酸含量存在较大差异。对同一类型卷烟,各高级脂肪酸含量呈显著正相关,高级脂肪酸与草酸、柠檬酸含量呈显著负相关。     

指纹图谱异常指数法在烟气色谱数据处理中的应用

研究表明卷烟产品特有的感观特征不是任意一种或少数几种成分所起的作用,而是烟气中各种成分的综合反映。差谱法、因子分析、主成分模式识别法和聚类分析等数据处理方法都曾应用于卷烟烟气复杂的数据处理,但指纹图谱异常指数法在烟气分析中的应用未见报道。本文结合毛细管色谱分析方法,将指纹图谱间共有峰、缺失峰和额外峰的差异情况之和作为总异常指数表达两种卷烟烟气指纹图谱间的差异。该方法成功应用于烟气色谱数据分析:收集12个品牌的卷烟,包括烤烟型、英式烤烟型和混合型卷烟,将其中一个烤烟型卷烟作为标准,计算每个品牌指纹图谱异常指数值。结果表明指纹图谱异常指数法比主成分模式识别法和差谱法能从色谱数据中挖掘更多的质量信息。      

基于动态顶空成分的烟叶原料香型特征判别分析(英文)

传统上,国产烤烟根据产地和感官评吸结果分为浓香、清香和中间香三大级别。为了探索国产烤烟香型与香气成分之间的联系,利用吹扫捕集-GC/MS,建立根据不同香型分组的72种烟叶样本的香气成分指纹图谱,并采用判别分析技术进行样本的分类判别。结果显示:对于34个化学变量,浓香、清香和中间香典型判别函数,交叉验证准确率为83.6%。利用主成分分析(PCA)对不同香型烤烟进行区分,获得与感官评价一致的结果。因此,基于顶空香气成分的判别分析能较好地表征烟叶香型归属,有利于揭示不同香型烟叶的化学特征。     

卷烟主流烟气粒相物硅烷衍生化GC-MS数据的解析

应用化学计量学方法对卷烟的主流烟气粒相物中极性非挥发物硅烷衍生化的CC-MS数据进行了解析。首先应用主成分分析法判断各色谱峰中的化学成分数。对于其中含有多种成分的重叠峰,应用多变量曲线分辨-变换最小二乘法(MCR- ALS)进行解析。用最大不相关法选取MCR-ALS的一组初始迭代矢量。最后根据总离子流图对解析得到的色谱峰曲线进行标度化。对选定样品的GC-MS数据进行判别,发现17％的色谱峰是2种或3种成分的重叠峰,经过解析可得到较好的色谱图和质谱图。结果表明了此方法在复杂样品的GC-MS数据解析中的有效性。