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应用近红外光谱投影模型法分析烟叶的部位特征近红外分析技术（ NIR） 是近些年发展起来的绿色分析技术 ，具备简单 、高效 、快速等优点 ，适于过程分析和在线分析，是质量控制的理想手段 ，在农业 、食品 、石油等领域特别是烟草行业的应用日益广泛。传统的化学分析等手段需要花费大量的时间和精力 ，难以对整个加工环节进行控制 ，近红外光谱主要是对含氢基团 X—H（X-C，N ，O）振动的倍频和合频吸收 ，其中包含了大多数类型有机化合物的组成信息 ，与烟叶化学成分关联的信息非常丰富；因此利用近红外对烟叶的主要物理指标与化学指标进行检测和控制对提升烟草品质极为有效 ，已经在烟叶工业分级 、复烤在线 、制丝在线 、烟用辅料等多个方面开展了应用 ，对我国中式卷烟品质的稳定与提升起到了重大作用。 烟叶的质量管理中 ，部位是一个十分重要的要素特征 ，不同的烟叶部位其物理特性 、化学成分以及评吸特性等都有着各自的特点 ，比如从评吸特性上 ，越往顶部香气量越饱满 ，香气浓度越往顶部越高 ，劲头和刺激性也相应增加等。根据烟叶在植株着生位置不同可分为顶叶 、上二棚叶 、腰叶 、下二棚叶和脚叶等 ５ 个部位 ；在实际烟叶收购与质量管理中 ，通常将烟叶分为上部 、中部 、下部三种类型 。应用近红外光谱进行烟叶部位的判别与相似性分析已有相关文献报道，本工作提出应用近红外光谱投影模型及量化最近次近类分值法分析烟叶的部位特征 ，不仅可以实现预测样品的判别分析 ，而且可以给出部位特征程度的量化分值 ，可将预测结果细化为典型上 、上偏中 、中偏上 、典型中 、中偏下 、下偏中 、典型下等 ７ 类或超模型范围样品 ，得到关于预测样品更丰富的特征信息 ，对烟草工业企业实现原料的均值化加工和烟叶配方等提供更细致的分析数据 。 １ 实验部分 1.2 仪器与测试方法 Nexus 型傅里叶变换近红外光谱仪 （美国热电尼高力公司） 。工作参数 ：光谱采集范围 １０ ０００ ～ ４ ０００ cm － １ ；光谱分辨率 ：８ cm － １ ；扫描次数 ：６４ 。将烤烟烟叶磨成粉 ，在低于 ５０ ℃ 下烘 ０.５ h ，使含水率达到 １０％ ～ １２％ 。过 ６０ 目筛 ，取适量烟末放入样品杯中 ，取一固定重量砝码放置在样品上方 ，使其自然压实后进行近红外光谱扫描。 1.3 方法 采用的投影及量化最近次近类分值法建立部位特征分析模型实现预测分析 ，详细算法流程如下 ： （１） 读入各类近红外建模光谱数据 ，并进行谱区范围选择和光谱预处理 。 （２）应用基于主成分及 Fisher 准则 （PPF ）方法建立投影分析模型，并保存模型中各类投影均值向量 A１ ，A２ ，A３ 等 ，以及各类中所有样品投影值的标准差 S１ ，S２ ，S３ 等 。 （３） 应用投影分析模型计算得到预测样品投影值 。 （４） 计算预测样品投影值向量 P 与各类投影均值（A１ ，A２ ，A３ ）之间的欧氏距离 ，比较得出最近类欧氏距离 O１ ，与次近类欧氏距离 O２ 。 ２ 结果与讨论（５） 如 O１ ＞ ３ × S（式中 S 为 O１ 对应类投影值的标准差 ， S１或 S２ ，S３ ） ，则判定为超模型范围样品 ，否则转 （６） 。 （６） 计算得出两种相近部位定性结果的量化分值 ，即最近类量化分值 V １ ，及次近类量化分值 V ２ ，计算公式为 V １ ＝ （１ － O１ ／（O１ ＋ O２ ）） × １００ ，V × ２ ＝ １００ － V １ 。 （７） 依据 V １ 和 V ２ 分值 ，细化定性预测结果 。若 V １ ＞ ６７ ，则判定为对应类的典型样品 ，否则判定为最近类偏次近类样品 。 2.1 部位特征投影聚类模型的建立与分析 将不同部位特征的近红外光谱 ，即上部烟叶 、中部烟叶和下部烟叶 ，分别用符号 B ，C ，X 表示 ，共计 ５ １７０ 条 ，导入由中国农业大学近红外光谱分析研究实验室开发的分析软件中 ，采用 ８ ０００ ～ ４ ０００ cm － １分析谱区范围 ，光谱预处理方法采用一阶导数 １５ 点平滑 。应用 PPF 方法建立投影聚类模型 ，投影模型中分别采用 ２ ，３ ，４ ，５ ，６ 个主成分数下得到的各类之间的距离结果情况见表 １ ：
由表 １ 中可以看出 ，４ ～ ５ 个主成分数之间得到的各类投影均值之间的距离已达到稳定 ，在 PC 为 ４ 和 ５ 情况下得到的二维投影结果情况分别见图 １（a）和（b）（注 ：图 １ 中圆圈表示各类的类内离散度 ，其半径值为类内各样品投影值标准差的 ２ 倍） 。
遵循相邻主成分数下得到的投影结果没有显著性差异和主成分个数尽量少的原则，推荐主成分数为 ４ 下建立投影分析模型 ，由图 １ 投影模型的分析结果表明 ，在 ２ 倍标准差水平下 ，上 、下部烟叶的近红外光谱特征具有显著差别 ，基本实现完全区分 ；而中部烟叶分别与上部和下部具有一定程度重叠 ，这与部位本身具有连续性特征的实际情况相符合 。
由表 ２ 的分析结果可以看出 ，分析结果中没有出现超模型范围样品 ，也没有出现“上偏下”或“下偏上”等奇异类型品 ，其中 ３０ 个样品的最近预测类型与等级名称描述的部位属性一致 ， 其分析结果整体上合理可靠 。依据最近类预测分值（V １ ）和次近类预测分值（V ２ ）得到的 ７ 类细化特征描述 ，与专家评吸进行的比对验证结果均为准确或合理 。  4008-508-928 QQ咨询 紫外-可见-近红外分光光度计（UV-Vis-NIR），其扫描波段覆盖紫外光、可见光、近红外光区域，利用物质分子对紫外光、可见光、近红外光的吸收特性来进行定量、定性分析，在科研实验室以及工业领域是常见仪器之一。 前言：为什么物质有颜色？物质在光源 （如大阳光）提供的能量作用下，构成物质元素的原子中的电子，发生了以基态到激发态，又以激发态回到基态的跃迁，导致物质选择性地吸收或发射相应特定的光波，从而显示其特有的颜色。例如：大多数金属显银白色，是因为金属的能带上部存在大量的空轨道，并且相邻轨道之间的能量差值非常小。因此，任何波长的光子进入金属表面时，都能将金属内部的自由电子激发到能带上部的空轨道上，但电... 锂离子电池是一种高性能、轻便且可重复充电的电池技术，因其高能量密度而备受青睐，广泛应用于便携式电子设备和电动汽车等移动能源领域。随着对能源存储需求的不断增加，锂离子电池的性能优化和安全性成为研究的热点。在锂离子电池研究中，显微拉曼光谱仪已经成为一种强大的工具，它可以提供关于电池内部结构、化学成分和动力学过程的详细信息。本文将介绍显微拉曼光谱仪在锂离子电池研究中的应用，探讨其在电极材... 在生活和工业生产中，无论是原料还是半成品、成品，都含有一定的水，比如酒糟、粮食、烟草等。一定的含水量对物质保持形态、性状等具有重要意义。例如在食品领域，食品中的含水率高低会影响到食品的腐败和发霉，同时食品中的含水率高低对食品的鲜度、硬软性、流动性、呈味性等多方面有着重要的关系。常规的含水率烘干法存在测量时间比较长，测量比较繁琐。利用水分在近红处有吸收的原理进行含水率的测量是一种快速而简单的方... 研究相近产地大米的快速准确无损鉴别的方法能为鉴别地理标识大米提供理论和技术支持。拉曼光谱通过物质内部分子对可见单色光的散射强度..... 自1928年Raman现拉曼效应以来，拉曼光谱就成为检测分析物质结构的重要手段。拉曼光谱技术是一种检测分子振动以表征样品潜在化学结构的光谱技术。拉曼光谱技术广泛应用于检测固体和液体材料的化学成分，它可利用物质的光谱“指纹”信息，区分各种物质... 石墨烯被誉为“黑金”，轻得像空气，却又硬得像钢铁...... 拉曼光谱在石墨烯的层数表征方面具有独特的优势...... 【实测】奥谱天成手持拉曼ATR6600和显微拉曼光谱仪ATR8300-532/633 超微量分光光度计本身就是一类很重要的分析仪器，无论是物理学、化学、生物学、医学、材料学、环境学等科学研究领域，还是在化工、医药、环境检测、冶金等现代生产与管理部门都有很重要的应用。超微量分光光度计奥谱天成的全波长（190~1000 nm）超... 3#样品，无颜色区域，强度相对于有颜色即有膜... ... 4#样品，红色区域强度比淡黄色区域强度... ... 5#样品... ... 激光拉曼光谱是一种振动光谱技术，通过分子振动引发的拉曼效应，可以对钻探设备的油气特征进行很好地识别，以分辨故障... 寻求一门新的高科技 手段应用到森林资源监测、森林防火及林业执法中，已成为林业管理的一项迫在眉睫、亟待解决的重大课题 利用高光谱特性可以识别不同染病期的松木监测。并且与无人机进行结合，可以实现高效大面积森林的高效监测... 借助无人机高光谱手段，不仅可以对城市绿地进行提取，而且可以进一步分析植被的健康程度、病虫害以及含水量或易燃风险等等... 利用无人机在高空巡航和遥控地面端人工识别的的手段，可实现大面积水体的蓝藻遥感探测，为水质分析和水体环境保护提供技术支撑... 紫外-可见-近红外分光光度计（UV-Vis-NIR），其扫描波段覆盖紫外光、可见光、近红外光区域，利用物质分子对紫外光、可见光、近红外光的吸收特性来进行定量、定性分析，在科研实验室以及工业领域是常见仪器之一。
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