辊压法烟草薄片在线检测模型建立与验证

摘要

为建立辊压法烟草薄片化学成分的在线预测模型,采用近红外光谱检测技术(NIRS)对辊压法烟草薄片进行化学成分检测以获得实验室数据,采用标准正态变量变换(SNV)进行数据预处理,采用马氏距离(MD)剔除异常数据,采用留一验证(LOOCV)为内部交叉验证方法,采用偏最小二乘法(PLS)进行建模,得出烟碱预测模型的决定系数(R2)达0.930,交叉验证标准偏差(RM SECV)为0.02,总糖预测模型的决定系数(R2)达0.977,交叉验证标准偏差(RMSECV)为0.16.分析表明,所建立的预测模型可应用于辊压法薄片关键化学成分的检测,其检测数据可为烟叶薄片的化学成分波动、质量分析等提供可靠的数据支撑.