基于内源性致香物质和化学计量学的烟草感官评价研究

摘要：

采用主成分分析法结合遗传算法和神经网络,建立了基于烟草内源性致香物质的感官质量评价预测模型.利用气相色谱-质谱(GC-MS)技术对超临界萃取-分子蒸馏所得烟草精油中的内源性致香组分进行定性定量分析,汇总各类致香指标后,对其进行主成分分析;以提取所得5个主成分的得分作为输入变量,感官评吸分数作为输出变量,分别使用标准BP神经网络和遗传算法(GA)优化的BP神经网络建立预测模型.对比实验结果表明,GA优化后的模型预测效果更优,其预测值与实验值间的相关系数为0.96,预测均方根误差为1.81,说明GA-BP模型具有更好的拟合能力和预测能力,该模型能有效地预测烟草精油的感官品质.

关键词：主成分分析、内源性致香物质、化学计量学、遗传算法、BP神经网络、感官评吸

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分类号：O657.72;F768.29(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目21275138;浙江中烟工业有限责任公司科技项目ZJZY2014A003

在线出版日期：2017-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：762-767