近红外光谱与SIMCA与PLS结合快速鉴别卷烟品质

本文探讨了在烟草行业中，利用SIMCA分类法（Soft Independent Modeling by Class Analogy）与偏最小二乘法（Partial Least Squares，PLS）相结合的近红外光谱分析技术，以改进卷烟品质检测的效率和准确性。传统的化学检测方法繁琐且耗时，而近红外光谱技术以其快速非破坏性的特性，能够同时获取多个品质指标的信息。 SIMCA是一种统计方法，主要用于数据降维和分类，通过对样本进行聚类，实现对复杂数据集的有效处理。在卷烟品质评估中，SIMCA有助于将复杂的光谱数据简化，识别出关键的特征变量，从而区分不同级别的卷烟品质。 偏最小二乘法则是在多元线性回归的基础上，通过最小化残差平方和来估计模型参数，特别适用于高维数据和多重共线性的情况。通过与近红外光谱数据的结合，PLS能够建立模型，预测卷烟中的关键化学成分，如总氮、总糖、烟碱以及主流烟气中的焦油、烟碱和一氧化碳含量。 实验结果显示，通过这种方式建立的卷烟分类模型对真假品质的识别准确度非常高，相关系数分别达到了0.984、0.9918、0.9968，这表明模型具有很强的预测能力。同时，对于品质指标的检测，交互效验的均方残差也显示出良好的拟合效果，如总氮的均方残差为0.0663，显示出极高的精度。 为了验证模型的可靠性，作者还进行了未知样品的测试，并通过配对t检验发现，与传统标准方法相比，在显著性水平大于0.05的条件下，新方法的测定结果没有显著差异，这证明了该方法在实际应用中的有效性。 SIMCA分类法与偏最小二乘法结合近红外光谱技术为烟草品质检测提供了一种高效、准确的方法，有望提升烟草行业的生产效率和产品质量控制，是现代烟草工业中一项重要的技术创新。