[发明专利]基于近红外的烟叶焦油检测方法

摘要

本发明提供一种基于近红外的烟叶焦油解析方法，包括如下步骤：步骤一：获取不同品种的成品烟丝样本，扫描烟丝样本的近红外光谱，获取近红外光谱信息；步骤二：将对应的近红外光谱信息关联到抽烟机给出的焦油标准值数据，并建立焦油模型；步骤三：设定校正集样本数量m组，通过光谱的差异性筛选检验集样本数量n组；步骤四：通过半重数采样法、蒙特卡洛交叉验证进行异常样本的剔除；步骤五：使用一阶导数对光谱进行预处理；步骤六：使用遗传算法筛选光谱波长；步骤七：运用GAPLS(基于遗传算法的偏最小二乘法)对波长筛选后的光谱与对应的焦油数据进行建模，构建基于近红外光谱的焦油定量模型。本发明对焦油量的测定更加准确。

主权项

一种基于近红外的烟叶焦油解析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：获取不同品种的成品烟丝样本，扫描烟丝样本的近红外光谱，获取近红外光谱信息；步骤二：将对应的近红外光谱信息关联到抽烟机给出的焦油标准值数据，并建立焦油模型；步骤三：设定校正集样本数量m组，通过光谱的差异性筛选检验集样本数量n组；步骤四：通过半重数采样法、蒙特卡洛交叉验证进行异常样本的剔除；步骤五：使用一阶导数对光谱进行预处理；步骤六：使用遗传算法筛选光谱波长；步骤七：运用基于遗传算法的偏最小二乘法GAPLS对波长筛选后的光谱与对应的焦油数据进行建模，构建基于近红外光谱的焦油定量模型；PLS的算法如下：式中，X为校正子集组成的吸光度矩阵，Y为校正子集相对应的化学值矩阵，tk(n X 1)为X的第k个主因子的得分，pk(1 X m)为X矩阵的第k个主因子的载荷；f为主因子数，即：T和U分别为X和Y矩阵的得分矩阵，P和Q分别为X和Y矩阵的载荷矩阵，EX和EY分别为X和Y的PLS拟合残差矩阵。