探索人工神经网络在烟叶挥发性成分与烟叶品质预测中的运用

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1、贵州大学硕士学位论文人工神经网络在烟叶挥发性成分与烟叶品质预测中的运用姓名：杨再波申请学位级别：硕士专业：化学工艺指导教师：彭黔荣20050601责于H大学硕士学位论文摘要本文根据国标GB／T5606．1收集烤烟烟叶样品174个，烟叶产地为：河南、云南、贵州、福建等地；生产时间为：2000年至2004年；等级为：B3F、c3F、C3L、c2L、B2F、X2F、x3F等；品种为：云烟87、云烟85、K326和红大。这些样品经恒温40℃干燥、粉碎、过40目筛之后，采用同时蒸馏萃取法提取分离烟叶中的挥发性成分，采用内标法定量，应用Gc／Ms进行定性定量分析。实验仪

2、器为美国惠普公司HP6890Gc／5973Ms联用仪和自制的同时蒸馏萃取仪。烟叶样品处理过程为：在同时蒸馏萃取仪的一端接盛有25．00009烟末和350ml蒸馏水的1000ml圆底烧瓶，该端用恒温电热套加热。装置另一端接盛有40ml二氯甲烷的150ml圆底烧瓶，该端烧瓶置于恒温水浴锅中加热，水浴温度为60℃，同时蒸馏萃取时间为2．5h。最后向萃取得到的二氯甲烷溶液中加入109无水硫酸钠干燥过夜，然后经氮吹仪浓缩至1ml，并加入准确量的内标乙酸苯乙酯，进行气相色谱／质谱分析(Gc／MS)。Gc／Ms分析条件为：载气：氦气；进样量：2ul；分流比：10：1；恒流

3、模式：1ml／Ⅲin；电离方式：E工；离子源温度：230℃；电离能量：70ev：溶剂延迟时间：3min；进样口温度：250℃：传输线温度：250℃；扫描方式：全扫描：扫描范围：40～550pam；柱头压：76Kpa：程序升温：初始温度50℃，保持2min，以后2℃／min。最终温度：210℃，保持10min。色谱柱：HP．5Ms(5％phenylMethylsiloxane)毛细管柱(30．Om×250um×0．25um)：使用Wiley275谱库图谱和Nist98谱库图谱进行检索。本实验共鉴定了29种挥发性成分，它们分别是：二氢一2一甲基一3(2H)一呋喃

4、酮、糠醛、2一糠醇、2一乙酰基呋喃、苯甲醛、5一甲基糠醛、6一甲基一5一庚烯一2一酮、苯甲醇、苯乙醛、2一乙酰基吡咯、苯乙酮、芳樟醇、苯乙醇、吲哚、烟碱、三环烯、6一大马酮、B一二氢大马酮、香叶基丙酮、B一紫罗兰酮、降茄二酮、巨豆三烯酮i、巨豆三烯酮2、巨豆三烯酮3、巨豆三烯酮4、新植二烯、法呢基丙酮、十六酸甲酯、十六酸。同时对有标样的15种化合物作了回收率和重现性实验。在15种化合物中，回收率大于80％有12种。变异系数均小于5％的有13种。同时，对这些烤烟烟叶样品进行感官评吸实验(香气质(1o)、香气量(10)、吃味(12)、杂气(1o)、刺激性(10)

5、、劲头(8)、燃烧性(9)、灰份(6)、总分(75))，感官评吸实验由贵阳卷烟厂评烟委员会进行，评吸方法按烟草行业标准YC／T138—1998。采集烟叶挥发性化学成分数据与对应的感官评吸数据，构成神经网络训练与检验用的数据样本，用这些样本70％左右的数据来对神经网络模型进行训练，再利用剩余30％的样本来验证训练好的网络的预测能力。文中运用LM算法改进BP神经网络模型，采用三层网络，即输入层、隐含层和输出层，网络的拓扑结构为7xs×9的BP网络。为使网络的训练速度更快，精度更高，需对样本数据进行预分类处理，同时对样本数据作归一化处理。本文还对神经网络的输入数据

6、作相关性分析，通过相关性分析得知，进行预分类处理的各类贵州大学硕士学位论文化合物间存在较强的相关性，这种较强的相关性会影响神经网络的训练速度。因此，将主成分分析法引入网络中，消除数据间的相关性，并降低输入数据的维数。而且网络的拓扑结构变为4×s×9。实验表明：网络的拓扑结构变为4×s×9，可以完成烟叶品质的人工预测，绝对误差均小于O．2，网络的训练速度为1分30秒。该算法的优点是收敛速度较快和网络训练精度较高。将BP神经网络应用于烟叶品质的预测，可减少评吸专家的工作量，可作为烟叶品质评价的辅助方法之一。通过实验表明：这是一种评价烟叶品质工作的较好方法。关键词

7、烤烟烟叶挥发性成分主成分分析BP神经网络烟叶品质预测中图分类号：TQ041Ⅱ贵州大学硕士学位论文ABSTRACT174sam01esofFlue．curedtobaccoleavesarecollectedaccordingtoGB／T5606．1．ThevarecomefromGUIZHOU，YUNNAN，HENAN，FUJIAN，a11dsoon．ThegradesareB3F，C3F，C3L，C2L，B2F，X2F，X3F，etc．thebreedsareYunyan87、Yunvan85、K326aIldHongda．Theproductivetim

8、eisfromin2000toin2004．Thes