【摘要】 烟用香精香料是在烟草产品生产过程中加入的成分复杂的重要原料。

烟用香精香料是在烟草产品生产过程中加入的成分复杂的重要原料。这些香精香料不仅可以赋予烟草产品特殊的风味特征,还能保护烟草产品不被微生物感染发生变质。因此,高品质的烟用香精香料是生产出合格的商用烟草产品的重要保证。然而,由于烟用香精香料成分的复杂性,对其实现良好品控一直是个挑战。以往对烟用香精香料的鉴别依靠人工评析,这种方法具有一定的主观性,受个人身体状况及主观意志影响较大。而以现代分析技术为基础的指纹图谱法虽然可以满足定性定量鉴别的需求,但在应用中往往受限于检测设备的昂贵、制样过程的复杂、检测时间的冗长及需要专业的实验室人员操作等缺点。搭建了电子鼻系统,探索其在四组烟用香精香料标样及其伪品的分类鉴别中的应用。电子产品辅助成分分析结果表明主成分分析法可以实现对四组烟用香精香料标样及其伪品的分类。其次,借助人工神经网络、支持向量机、随机森林三种机器学习算法分析各个组别的识别准确率,并根据各个算法的特性对模型进行进一步的优化。对于随机森林算法而言,四个组别样品的识别准确率都达到了92%以上,且对第一、第四组样品的识别准确率达到了100%。对模型进行优化并得到各个组别的最佳决策树数目后,模型定量化计算的结果表明,决策树数目的优化对模型的识别准确率的提升有限。通过将电子鼻技术分别和电子产品辅助成分分析法及机器学习算法结合起来,实现了对四组烟用香精香料标样及其伪品的分类,对烟用香精香料的质量评价工作有借鉴意义。

 

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