豫西烤煙主要物理性狀與化學(xué)成分及中性香氣物質(zhì)的關(guān)系分析.pdf

1、本研究以河南省西部烤煙種植面積較大的三門峽和洛陽(yáng)煙區(qū)為代表,研究了豫西煙區(qū)烤煙物理特性和化學(xué)成分及中性香氣物質(zhì)含量的關(guān)系。通過(guò)數(shù)據(jù)分組統(tǒng)計(jì)方法,分析了豫西濃香型烤煙物理特性和化學(xué)成分的關(guān)系,建立了物理性狀與化學(xué)成分的回歸模型,研究了在不同物理特性水平下中性香氣物質(zhì)含量的變化規(guī)律；借助于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),分別建立了物理性狀與化學(xué)成分、物理性狀與香氣成分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系模型。主要結(jié)論如下:
　　 豫西烤煙的物理性狀、化學(xué)成分和中性香氣

2、物質(zhì)含量在樣本間存在廣泛的變異。就物理特性而言,葉厚的變幅為58.80μm-118.52μm,單葉重的交幅為7.67g-12.95g,葉面密度的變幅為55.44g/m2-95.37g/m2。其中葉面密度的平均值為68.86g/m2,變異系數(shù)較小(12.85％);葉厚的平均值為81.83μm,變異系數(shù)較大(16.79％)。就化學(xué)成分而言,總糖的平均值為28.08％,變異系數(shù)較小(13.62％),鉀氯比的平均值為7.16,變異系數(shù)最大(50

3、.15％)。就中性香氣物質(zhì)含量而言,新植二烯的平均含量最高(401.48μg/g),類胡蘿卜素降解產(chǎn)物的平均含量次之(70.44μg/g),芳香族氨基酸降解產(chǎn)物的平均含量最低(13.20μg/g)；類西柏烷降解產(chǎn)物的變異系數(shù)最大(64.76％),新植二烯次之(58.19％),類胡蘿卜素降解產(chǎn)物最小(28.77％)。
　　 建立了烤煙葉厚、單葉重和葉面密度等物理特性(x)對(duì)各項(xiàng)化學(xué)指標(biāo)((y))的直線或曲線回歸方程:煙葉葉厚和總氮

4、的關(guān)系可以用二次函數(shù)(y)=-1.316+0.067x+0.001x2進(jìn)行描述；葉面密度與還原糖的關(guān)系可用線性函數(shù)(y)=12.815+0.122x進(jìn)行描述；葉面密度與糖堿比的關(guān)系可用線性函數(shù)(y)=-1.721+0.237x進(jìn)行描述；葉面密度與鉀含量的關(guān)系可用復(fù)合函數(shù)(y)=0.683×1.01x進(jìn)行描述；葉面密度與煙堿的關(guān)系可用復(fù)合函數(shù)(y)=2.955×0.991x;葉面密度與氮堿比的關(guān)系可用線性函數(shù)(y)=0.335+0.01x

5、進(jìn)行描述,且均達(dá)到5％顯著水平。
　　 通過(guò)對(duì)豫西烤煙物理性狀(x)和中性香氣物質(zhì)((y))的關(guān)系分析發(fā)現(xiàn),中性香氣物質(zhì)總量與葉片厚度的關(guān)系可用s形曲線方程(y)=e(5.573+53.659/x)進(jìn)行描述,與單葉重的關(guān)系可用S形曲線方程(y)=e(5.803+5.408/x)進(jìn)行描述,與葉面密度的關(guān)系可用復(fù)合函數(shù)(y)=1557.168×0.987x進(jìn)行描述。豫西烤煙的葉厚、單葉重和葉面密度均與中性香氣物質(zhì)總量達(dá)到顯著水平,其

6、中葉厚和葉面密度與中性香氣物質(zhì)總量達(dá)到極顯著水平。聚類分析表明:葉片厚度適中的煙葉中性香氣物質(zhì)含量最高,葉片較薄的煙葉中性香氣物質(zhì)的含量較低；單葉重較小的煙葉中性香氣物質(zhì)含量最高,單葉重較大的煙葉中性香氣物質(zhì)含量最低；葉面密度小的煙葉中性香氣物質(zhì)含量較低,葉面密度較大的煙葉中性香氣物質(zhì)含量最高。
　　 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與檢驗(yàn)用的數(shù)據(jù)樣本,根據(jù)實(shí)際情況對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的分類和歸一化處理及主成分分析,用70％左右

7、的樣本數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,再利用剩余30％的樣本來(lái)驗(yàn)證訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)能力,通過(guò)隱層神經(jīng)元的篩選、激活函數(shù)的選擇、訓(xùn)練函數(shù)的選擇,并將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與多元線性回歸模型作對(duì)比,結(jié)果表明:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能很好地預(yù)測(cè)煙葉化學(xué)成分和中性香氣物質(zhì)含量,預(yù)測(cè)精度通常高于線性回歸模型。
　　 本文對(duì)煙葉質(zhì)量的人工預(yù)測(cè)從新的視角進(jìn)行了研究,加深了對(duì)煙葉質(zhì)量預(yù)測(cè)的理解。隨著煙葉化學(xué)成分定量分析技術(shù)的不斷發(fā)展,外顯性診斷技術(shù)的不斷完善