基于烟草香味成分和GA-BP网络的烟草品质评价方法

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为通过烟草香味成分评价其内在品质,采用水蒸气蒸馏法-气质联用法分析了38种烟叶样品的香味成分,评吸了其单料卷烟。并以30个烟叶样品作训练样本,8个样品作预测样本,采用遗传算法GA-BP神经网络法建立了烟草香味成分分析数据与其评吸得分的预测模型。结果表明:烟草样品中共鉴定出76种香味成分;通过GA法选择出28种与烟叶评吸总分显著相关的成分,由这些成分建立的GA-BP神经网络模型,其训练样本拟合误差<2%,预测误差<5%。
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