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作者：王聪;郭彦旭;宛然;申屠洪钎;付瑜锋;李山;金哲;杨军;王志才;刘金霞;李庆祥;赵乐;王晓瑜;王洪波;郭军伟;聂聪;丁为;杨松;
单位：郑州烟草研究院烟草化学重点实验室;四川中烟工业有限责任公司技术中心;河南中烟工业有限责任公司技术中心;甘肃烟草工业有限责任公司技术中心;吉林烟草工业有限责任公司技术中心;浙江中烟工业有限责任公司技术中心;
摘要：【目的】以化学成分建立烟叶多产区判别模型，实现对烟叶产地的精准判别。【方法】选取全国八大生态区烟叶样品，分析烟叶中70种常量半微量成分、30种香味成分和烟气中314种化学成分。以训练集五折验证平均预测准确率最高为参数优化目标，考察不同化学成分和不同建模方法对判别准确率的影响，并将该方法拓展应用于企业库存醇化片烟。【结果】（1）以烟叶中70种常量半微量成分，或70种常量半微量成分加30种香味成分建立模型，结果比较接近，均优于以烟气中314种化学成分建立模型。以核函数SVM建立模型结果优于以线性Fisher判别法、BPNN建立模型，而与PLS-DA不呈现显著性差异（2）采用核函数SVM，以烟叶中70种常量半微量成分和30种香味成分构建烟叶多产区判别模型，10次随机测试得测试集准确率94.9%±1.5%(95%置信区间)。（3）使用某企业库存醇化片烟，以近红外光谱预测的70种烟叶化学成分和核函数SVM方法建立模型，10次随机测试得测试集准确率达94.4%±1.1%(95%置信区间)。【结论】使用烟叶化学成分建立模型，可实现对涵盖国内外烟叶产地的精准稳健判别。
关键词：烟叶;;化学成分;;八大生态区;;判别模型;;模型构建
基金资助：国家烟草专卖局创新平台科研活动稳定支持专项（312021AW0420）;; 四川中烟工业有限责任公司科技项目“基于叶组、三丝、辅材的卷烟数字化综合设计技术研究”（cp202201）;; 浙江中烟工业有限责任公司科技项目“基于化学成分的烟叶风格数字化表征模型研究”（ZJZY2023C022）
