基于NIR和化学指标的国产烤烟烟叶产地_部位模式识别

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1、烟草科技/TobaccoScience&Technology烟草化学/TobaccoChemistry2008年第7期(总第252期)基于NIR和化学指标的国产烤烟烟叶产地、部位模式识别1121*1谢娟,罗建群,姚鹤鸣,倪力军,张立国1.华东理工大学化学与分子工程学院425#,上海市梅陇路130号2002372.上海烟草(集团)公司烟草质量监督检测站,上海市长阳路717号200082关键词:近红外光谱;产地;部位;烤烟;烟叶摘要:分别以NIR光谱和总糖、还原糖、烟碱、总氮、钾、氯检测数据为基础,采用基于马氏距离的判别法对2003、2

2、004年1129个国产烤烟烟叶样品的产地和部位进行了模式识别。结果表明:采用NIR光谱与这6个主要化学成分指标对烟叶产地的识别准确率分别为88%~94.5%和62%~78%,对不同产地烟叶部位的识别准确率分别为71%~75%与63%~67%,对同一产地烟叶部位的识别准确率分别为82%~87%与80%~93%,对上、下部烟叶模式识别的识别准确率分别为92%~98%与89%~98%。NIR光谱可用于烟叶产地、部位的识别,这6个主要化学成分指标仅适合于烟叶部位的识别。中图分类号:TS411.1文献标识码:B文章编号:1002-0861(20

3、08)07-0042-04PatternRecognitionofGrowingAreaandStalkPositionofDomesticFluecuredTobaccoBasedonNIRandChemicalComponentsXIEJUAN(1),LUOJIANQUN(1),YAOHEMING(2),NILIJUN(1),andZHANGLIGUO(1)1.SchoolofChemicalandMolecularEngineering,EastChinaUniversityofScience&Technology,Sha

4、nghai200237,China2.TobaccoQualitySupervision&InspectionStation,ShanghaiTobacco(Group)Corporation,Shanghai200082,ChinaKeywords:Nearinfraredspectrum;Growingarea;Stalkposition;Fluecuredtobacco;TobaccoleafAbstract:Thepatternrecognitionofgrowingareaandstalkpositionof1129domes

5、ticfluecuredtobaccosamplesin2003and2004werecarriedoutbyMahalanobisdistancebaseddiscriminationdependentontheirnearinfraredspectra(NIRs)andmainchemicalcomponents,includingtotalsugar,reducingsugar,nicotine,totalnitrogen,potassiumandchlorine.Theresultsindicatedthattheaccura

6、ciesofgrowingarearecognitionbyNIRsandchemicalcomponentswere88%to94.5%and62%to78%,respectively;andtheaccuraciesofstalkpositionrecognitionfortobaccofromdifferentareaswere71%to75%and63%to67%,respectively,andfortobaccofromthesameareawere82%to87%and80%to93%,respectively;theacc

7、uraciesofupperandlowerleavesrecognitionwere92%to98%and89%to98%,respectively.ItwasconcludedthatNIRwassuitabletotherecognitionofgrowingareaandstalkposition,whilethesixmainchemicalcomponentswereonlyfitfortherecognitionofstalkposition.近年来,采用近红外(NIR)光谱信息对烟叶产地[13][1]进行模式识别国内

8、外均有报道,如束茹欣等曾作者简介:谢娟(1984-),女,在读硕士研究生,研究方向:天然采用NIR光谱法对烤烟烟叶样品进行了产地、部位和*产物质量分析。通讯作者:倪力军Emai:lhard

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