近红外光谱与马氏距离法：快速鉴别卷烟烟丝的新策略

本文主要探讨了一种利用近红外光谱（NIR）结合主成分分析（PCA）和马氏距离（Mahalanobis Distance）的创新方法，对成品卷烟烟丝进行快速和准确的定性鉴别。这项研究针对的是国内不同品牌卷烟烟丝的主要成分分析，通过对傅里叶变换近红外光谱数据的采集，研究人员成功构建了两个分类模型。 第一个模型专注于同一厂家生产的三个品牌卷烟烟丝的鉴别，这展示了在制造商内部，尽管产品可能存在微小差异，但通过PCA-Mahalanobis Distance技术，依然能有效区分这些不同品牌。这种方法有助于确保产品质量控制和维护消费者信任。 第二个模型则更为复杂，它将云南省某一知名品牌的卷烟与省内和省外同等价位的六个知名品牌进行比较。这种跨地区和价格级别的对比，进一步验证了该方法的通用性和准确性，表明即使是面对市场上的多样化竞争产品，也能有效地识别出其独特特征。 研究结果显示，这两个模型在对校验集烟丝的类别判断上达到了100%的正确率，证明了这种方法在实际应用中的高效性和可靠性。此外，作者李维莉副教授，作为研究的主要负责人，她的专业背景是天然产物研究开发，这为研究提供了扎实的理论基础和实践经验。 本文的研究成果不仅提升了烟草行业快速检测技术的科学性，也为其他领域中基于光谱分析的快速鉴别提供了一种新的策略，特别是在质量控制和产品差异化方面具有重要的实际价值。同时，这也体现了自然科学论文中跨学科研究和技术创新的重要性。