基于近红外光谱的烟叶烘烤过程质体色素实时监测

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摘要：质体色素的降解变化是烟叶香气物质形成的基础之一。为解决烟叶烘烤调制过程中质体色素无法快速准确测定的问题，基于近红外光谱技术（NIRS）的优势，利用竞争自适应重加权釆样法（CARS）进行光谱特征波长选择，并结合偏最小二乘法（PLS）构建了烟叶烘烤过程叶绿素和类胡萝卜素含量的动态变化模型。结果表明，CARS-PLS模型能获得较全谱偏最小二乘（PLS）、连续投影偏最小二乘（SPA-PLS）、遗传算法偏最小二乘（GA-PLS）及蒙托卡洛无信息变量删除偏最小二乘（MC-UVE-PLS）更好的模型性能，其烟叶叶绿素和类胡萝卜素模型预测相关系数分别为0.924、0.908，预测均方根误差分別为0.789、0.321 μg/cm2，模型能满足实时定量分析的需要。（剩余6952字）

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