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原文传递一种鉴别烤烟香型的方法

专利名称：	一种鉴别烤烟香型的方法
摘要：	本发明提供了一种鉴别烤烟香型的方法，包括：首先将待测烤烟样品通过蒸馏进行提取，得到提取液；然后采用GC‑MS法对提取液中的30种致香成分进行含量测定，获得30种致香成分的含量；然后再将30种致香成分的含量进行0～1的归一化处理，得到30个特征参量值；最后将得到的30个特征参量值作为支持向量机模型的特征参量进行计算，得到烤烟烟叶的香型；其中，本发明通过选取特定致香成分，同时使所述支持向量机模型中的惩罚参数为0.05～0.15，核函数参数为0.15～0.25，进而使得本发明建立的方法能够有效鉴别不同来源烤烟烟叶的香型，且检测结果准确。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	贵州;52
申请人：	贵州中烟工业有限责任公司
发明人：	许洪庆;欧明毅;吕大树;张亚恒;袁天军;杨式华
专利状态：	有效
申请日期：	2017-11-13T00:00:00+0800
发布日期：	2019-05-21T00:00:00+0800
申请号：	CN201711118272.1
公开号：	CN109781870A
代理机构：	北京集佳知识产权代理有限公司
代理人：	赵青朵
分类号：	G01N30/02(2006.01);G;G01;G01N;G01N30
申请人地址：	550001 贵州省贵阳市友谊路25号
主权项：	1.一种鉴别烤烟香型的方法，包括： 1)取待测初烤烤烟样品通过蒸馏进行提取，得到提取液； 2)采用GC-MS法对步骤1)得到的提取液中的30种致香成分进行含量测定，获得30种致香成分的含量；其中，所述30种致香成分为1-戊烯-3-酮、3-甲基-1-丁醇、己醛、面包酮、2-环戊烯-1，4-二酮、糠酸、苯甲醛、苯甲醇、壬醛、1-(3-吡啶基)-乙酮、氧化异佛尔酮、2，6-壬二烯醛、吲哚、2-甲氧基-4-乙烯基苯酚、β-大马酮、β-二氢大马酮、香叶基丙酮、β-紫罗兰酮、二氢猕猴桃内酯、巨豆三烯酮A、巨豆三烯酮B、巨豆三烯酮C、巨豆三烯酮D、茄那士酮、新植二烯、棕榈酸甲酯、棕榈酸乙酯、寸拜醇、植醇和西柏三烯二醇； 3)将步骤2)得到的30种致香成分的含量进行0～1的归一化处理，得到30个特征参量值； 4)将步骤3)得到的30个特征参量值作为支持向量机模型的特征参量进行计算，得到烤烟烟叶的香型；其中，所述支持向量机模型中的惩罚参数为0.05～0.15；所述支持向量机模型中的核函数参数为0.15～0.25。 2.根据权利要求1所述的鉴别烤烟香型的方法，其特征在于，所述步骤2)中的30种致香成分按照以下方法进行选取： 2-1)采用四分法将选取的初烤烤烟样品均匀分为4份，其中一份作为卷烟单料烟制备样品，制备20支/每个样品，供专家评吸使用；另取一份进行致香成分含量测定；其余两份留样保存； 2-2)通过评吸人员的感官评吸对步骤1)得到的初烤烤烟的香型进行定位，确定初烤烤烟样品的烤烟香型； 2-3)通过GC-MS法对步骤2-1)得到的初烤烤烟样品的致香成分含量进行检测，得到各个初烤烤烟样品中的致香成分及其含量； 2-4)采用标准化公式(I)对步骤2-3)得到的致香成分的含量进行0～1的归一化处理，得到归一化后的数据；其中，θnew为归一化后的数据；θmax为某列指标的最大值；θmin为某列指标的最小值；θi为该列指标中第i个数据； 2-5)将步骤2-4)得到的归一化数据作为自变量X，步骤2-2)的感官评吸结果确定的香型为作为因变量Y，构建X-Y数据矩阵；其中，浓香型烤烟的Y赋值为“1”，清香型烤烟的Y赋值为“2”，中间香型烤烟的Y赋值为“3”； 2-6)采用MC-UVE算法对自变量数据进行提取，根据交互验证均方根误差和RI值选取变量信息，得到30种致香成分。 3.根据权利要求2所述的鉴别烤烟香型的方法，其特征在于，所述步骤2-2)中在感官评吸前还按照YC/T 138-1998和GB/T 16447-2004标准对评吸样品和评吸环境进行处理。 4.根据权利要求2所述的鉴别烤烟香型的方法，其特征在于，所述步骤2-2)的感官评吸中参加评吸的人员每次不少于7人且评吸人数为单数。 5.根据权利要求2所述的鉴别烤烟香型的方法，其特征在于，所述步骤3)的归一化处理为将步骤2)得到的30种致香成分带入到步骤2-4)中进行计算，得到归一化后的特征参量值。 6.根据权利要求1所述的鉴别烤烟香型的方法，其特征在于，所述步骤4)的支持向量机模型中的惩罚参数为0.08～0.12。 7.根据权利要求1所述的鉴别烤烟香型的方法，其特征在于，所述步骤4)的支持向量机模型中的惩罚参数为0.0～0.10。 8.根据权利要求1所述的鉴别烤烟香型的方法，其特征在于，所述步骤4)的支持向量机模型中的核函数参数为0.18～0.22。 9.根据权利要求1所述的鉴别烤烟香型的方法，其特征在于，所述步骤4)的支持向量机模型中的核函数参数为0.19～0.20。 10.根据权利要求1所述的鉴别烤烟香型的方法，其特征在于，所述步骤4)的支持向量机模型中步长为0.8～1.5。
所属类别：	发明专利