近红外光谱分析烟叶中的多酚类物质 - 现代仪器与医疗.pdfVIP

《现代仪器与医疗》 2014年  第20卷   第4期 检验检测 近红外光谱分析烟叶中的多酚类物质 1 1 1 2 吕亚琼 　张秋菊 　李祖红 　闵顺耕 （1.云南省烟草公司曲靖市公司，曲靖　6550001 ；2. 中国农业大学理学院，北京　 100193 ） [ 摘　要 ]　多酚类物质是烟叶香气产生的重要前体物质。采用近红外光谱结合偏最小二乘算 法建立了烟叶中总多酚含量的回归模型。采用建立的模型对检验集进行预测，预测集决定系数 R2 为0.8671 ，模型误差SEP 为1.4287。结果表明近红外光谱分析技术可以成功应用于烟叶中 总多酚含量的检测。此外，为消除烟叶近红外光谱中无效波长变量，采用无消息变量消除算法 对所建近红外模型进行优化。结果表明采用该算法后，剩余变量数得到减少，模型维数显著降低， 预测性能有所提高。 [ 关键词 ]　近红外光谱；烟叶；总多酚；偏最小二乘算法；无消息变量消除算法 中图分类号：O657　文献标识码：A　文章编号：2095-5200（2014）04-063-03 DOI：10.11876/mimt201404020 Determination of polyphenols in tobacco by Near Infrared Spectroscopy LYU Ya- qiong1 ZHANG Qiu-ju1 LI Zu-hong1 MIN Shun-geng2. 1. Yunnan Tobacco Company ， ， ， （ QuJing Branch, Yunnan 655000, China 2. College of Science, China Agricultural ； University, Beijing 100193, China ） [Abstract]　Polyphenols are important aroma precursors in tobacco. In this paper, near-infrared spectroscopy combined with partial least squares algorithm was used for establishing regression model of total polyphenol content in tobacco. For test set, model R2 is 0.8671, SEP is 1.4287. Results show that near-infrared spectroscopy technology can be successfully applied to the total polyphenol content detection in tobacco. In order to eliminate interference variables in tobacco near infrared spectrum, Uninformative Variables Elimination algorithm was used. Experimental results show that after the algorithm used, remaining number of variables is reduced, modeling dimension is significantly reduced, and prediction performance is improved. [Key words] Near Infrared Spectroscopy Tobacco Total Polyphenol Content Partial Least 　 ； ； ； Squares Algorithm Uninformative Variables Elimination Algorithm ； 前言 咯、吡啶