基于烟丝近红外光谱的卷烟品牌识别方法

谢有超，彭黔荣*,，杨 敏，阮艺斌，张辞海，胡 芸，陈 毅，付阳洋

1. 贵州大学化学与化工学院，贵阳市花溪区甲秀南路 550025 2. 贵州大学药学院，贵阳市花溪区甲秀南路 550025 3. 贵州中烟工业有限责任公司技术中心，贵阳市小河经济技术开发区开发大道96 号 550009

配方和调香决定了各卷烟品牌独特的香气和风味［1］。不同卷烟品牌的化学成分、零售价格以及潜在有害成分水平有所不同，同一牌号卷烟也可能由于批次不同而产生差异［2］。每种卷烟品牌都具有固定消费人群，其对卷烟变化十分敏感，如果卷烟的香气和风味波动较大，则会对卷烟销售产生影响。当前对不同卷烟品牌的区分仍以感官评吸为主［3］，但该方法存在主观性强且难以实现在线监控等问题。近红外光谱技术以其快速、无损、高效等特点在石油化工［4］、医药［5］和食品［6］等领域已广泛应用，在烟草理化指标定量分析［7-8］、烟叶分级［9］和烟叶溯源［10］等方面也有较多研究。其中，Tan 等［11］对比了近红外光谱结合多类别支持向量机（BSVM）、K 最邻近法（KNN）和簇类的独立软模式法（SIMCA）3 种分类算法对卷烟品牌的判别效果，结果表明BSVM 算法明显优于KNN 和SIMCA，尤其在训练集样本数较少时优势显著。Omar 等［12］采用标准正态变量变换对光谱数据进行预处理后，再进行主成分分析，建立了偏最小二乘判别分析模型，实现了对3 种卷烟品牌的识别。Yang 等［13］采用稀疏表达分类算法（SRC）、支持向量机（SVM）和线性判别分析法（LDA）构建了能够对9 种卷烟品牌定性判别的模型，对比发现SRC 模型不需进行主成分分析就可减少数据维度，具有较高鉴别能力。……