基于GA-SVM算法烟叶部位致香成分差异性分析

摘要

采用高效液相色谱-气相色谱-质谱联用法(HPLC-GC-MS)测定中部和下部烟叶的巨豆三烯酮、β-紫罗兰酮、氧化紫罗兰酮、茄酮等11种致香成分,应用遗传算法(GA)对筛选出的8种致香成分建立中部和下部烟叶支持向量机(SVM)分类判别模型.结果表明,中部和下部烟叶的SVM分类判别模型的建模、留一法及预报准确率分别为95.45％,89.39％和81.25％.利用Fisher判别矢量方法考察了中部和下部烟叶的空间分布规律,分析出中部和下部烟叶致香成分中,巨豆三烯酮、β-紫罗兰酮、氧化紫罗兰酮差异显著.