换一批基于内源性致香物质和化学计量学的烟草感官评价研究
Sensory Evaluation on Tobacco Based on Endogenous Aromatic Components and Chemometrics
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.
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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principal component analysisendogenous aromatic componentschemometricsGenetic algorithmBP neural networksensory evaluation
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DOI
10.3969/j.issn.1004-4957.2017.06.010
发布时间
2017-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（21275138）
浙江中烟工业有限责任公司科技项目（ZJZY2014A003）
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