多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法技术

本发明专利技术公开了一种多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法，其包括：采集主流烟气的气相和粒相部分信息，得到气相空芯波导中红外光谱和粒相近红外光谱；采用第二代小波变换方法对光谱数据进行预处理；采用变量动态筛选策略，通过预设变量选择算法对采用第二代小波变换处理后的光谱数据中的特征光谱变量进行筛选，得到融合特征子集；采用偏最小二乘回归和主成分回归分析法对融合特征子集进行建模迭代分析，构建主流烟气在线分析模型；利用主流烟气在线分析模型对待测卷烟样品的光谱数据进行定量分析和品牌分类分析。本发明专利技术提供的多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法，从气相和粒相共同完成主流烟气的多特征挖掘和融合，进而全面评估卷烟品质。进而全面评估卷烟品质。进而全面评估卷烟品质。

【技术实现步骤摘要】
多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法


[0001]本专利技术涉及烟草制品质量评价
，尤其涉及一种多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法。

技术介绍

[0002]烟草作为一种商业非食用性作物，人们通过吸入烟草制品燃烧过程产生的烟气来满足生理需求。烟草化学组分相当复杂仅以其中某些组分来评价烟草品质难以全面反映烟草及其制品的品质，而是通过燃烧产生的烟气来反映烟草品质，由于卷烟主流烟气的复杂性和特殊性，对分析技术提出很高的要求，既需要高灵敏的检测，又需要高通量的快速检测。
[0003]目前的主流烟气检测方法主要依赖质谱法和色谱法，这类方法主要针对烟气中的粒相物进行分析，需要复杂的预处理流程、离线采样时间周期长，难以满足主流烟气在线分析要求的时效性，也无法全方位反映主流烟气的特征信息。
[0004]因此，亟需一种多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法，以解决上述现有技术中的问题，能够从气相和粒相两部分共同完成主流烟气的多特征挖掘和融合，进而全面评估卷烟品质。
[0006]本专利技术提供了一种多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法，其中，包括：
[0007]分别采集卷烟主流烟气的气相部分信息和粒相部分信息，得到主流烟气气相空芯波导中红外光谱和主流烟气粒相近红外光谱；
[0008]采用近似平移不变的第二代小波变换方法分别对主流烟气气相空芯波导中红外光谱和主流烟气粒相近红外光谱进行预处理；
[0009]采用变量动态筛选策略，通过预设变量选择算法对采用第二代小波变换处理后的光谱数据中的特征光谱变量进行筛选，得到融合特征子集，所述融合特征子集用于表示部分关联性最强的主流烟气气相空芯波导中红外光谱数据和部分关联性最强的主流烟气粒相近红外光谱数据的特征子集；
[0010]采用偏最小二乘回归分析法和主成分回归分析法对融合特征子集进行建模迭代分析，构建主流烟气在线分析模型；
[0011]利用所述主流烟气在线分析模型对待测卷烟样品的主流烟气气相空芯波导中红外光谱和主流烟气粒相近红外光谱进行定量分析和品牌分类分析。
[0012]如上所述的多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法，其中，优选的是，所述分别采集卷烟主流烟气的气相部分信息和粒相部分信息，具体包括：
[0013]采集一整支卷烟的主流烟气，再分别对主流烟气的气相部分和粒相部分进行分析。
[0014]如上所述的多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法，其中，优选的是，所述采集一整支卷烟的主流烟气，再分别对主流烟气的气相部分和粒相部分进行分析，具体包括：
[0015]以单支卷烟的主流烟气作为分析对象，通过空心波导中红外光谱分析主流烟气的气相部分，再通过傅里叶变换近红外光谱分析主流烟气的粒相部分。
[0016]如上所述的多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法，其中，优选的是，所述以单支卷烟的主流烟气作为分析对象，通过空心波导中红外光谱分析主流烟气的气相部分，再通过傅里叶变换近红外光谱分析主流烟气的粒相部分，具体包括：
[0017]在主流烟气测试前，将卷烟样品置于温度为20℃
‑
24℃、相对湿度为55％
‑
65％的恒温恒湿箱中平衡48h，进行重量和吸阻选择；
[0018]在直线型吸烟机上抽吸卷烟样品，每只烟总共抽吸6
‑
8口，每口抽吸2s，产生35ml烟气；
[0019]通过剑桥滤片收集主流烟气的粒相部分，气相部分进入与直线型吸烟机直接耦合的空心波导中红外光谱分析系统的气体池中，直接在线采集主流烟气气相部分光谱，得到主流烟气气相空芯波导中红外光谱；
[0020]通过傅里叶变换近红外光谱分析主流烟气的粒相部分，得到主流烟气粒相近红外光谱。
[0021]如上所述的多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法，其中，优选的是，所述采用近似平移不变的第二代小波变换方法分别对主流烟气气相空芯波导中红外光谱和主流烟气粒相近红外光谱进行降噪滤波处理，具体包括：
[0022]通过第二代小波变换方法中的双树高密度小波变换和双树多进制小波变换分别对主流烟气气相空芯波导中红外光谱和主流烟气粒相近红外光谱进行降噪滤波处理，其中，所述双树多进制小波变换包括三进制小波变换、四进制小波变换和八进制小波变换中的至少一个。
[0023]如上所述的多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法，其中，优选的是，所述预设变量选择算法包括无信息量变量筛选算法、随机蛙跳算法、自适应权重竞争变量算法、遗传算法、迭代变量权重
‑
偏最小二乘法算法或平均影响值算法。
[0024]如上所述的多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法，其中，优选的是，所述采用变量动态筛选策略，通过预设变量选择算法对采用第二代小波变换处理后的光谱数据中的特征光谱变量进行筛选，得到融合特征子集，具体包括：
[0025]通过一种预设变量选择算法对光谱数据进行单次特征筛选；
[0026]利用筛选后的特征子集结果建立多元回归模型，其中所述多元回归模型用于表征两个不同的主要特征的相关性大小；
[0027]采用稳健回归方法确定所述多元回归模型中的奇异样本；
[0028]删除奇异样本后，计算基于所筛选变量构建的多元回归模型的预测误差并保存；
[0029]返回执行单次特征筛选的步骤，计算前后两次预测误差的差值，若预测误差差值小于预设阈值，则停止计算，若预测误差差值大于等于预设阈值，则重复计算；
[0030]在计算过程中，比较不同预设变量选择算法所对应的动态多元回归模型的性能，以获得最佳的动态变量筛选结果，并从中提取空心波导红外光谱和傅里叶变换近红外光谱中与目标变量相关性权重最高的特征变量子集。
[0031]如上所述的多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法，其中，优选的是，所述通过预设变量选择算法对采用第二代小波变换处理后的光谱数据中的特征光谱变量进行筛选，得到融合特征子集，还包括：
[0032]在特征光谱变量的筛选过程中，将所选择的小波系数变量作为光谱浅层特征。
[0033]如上所述的多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法，其中，优选的是，所述采用偏最小二乘回归分析法和主成分回归分析法对融合特征子集进行建模迭代分析，构建主流烟气在线分析模型，具体包括：
[0034]将样品数据的融合特征子集分为训练集和测试集；
[0035]利用训练集构建主流烟气在线分析模型，利用测试集验证主流烟气在线分析模型的效果，其中，主流烟气在线分析模型的输入是融合特征子集，输出是主流烟气中主要成分的含量和卷烟品牌。
[0036]如上所述的多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法，其中，优选的是，所述利用所述主流烟气在线分析模型对待测卷烟样品的主流烟气气相空芯波导中红外光谱和主流烟气粒相近红外光谱进行定量分析和品牌分类分析，具体包括：
[0037]将待测卷本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法，其特征在于，包括：分别采集卷烟主流烟气的气相部分信息和粒相部分信息，得到主流烟气气相空芯波导中红外光谱和主流烟气粒相近红外光谱；采用近似平移不变的第二代小波变换方法分别对主流烟气气相空芯波导中红外光谱和主流烟气粒相近红外光谱进行预处理；采用变量动态筛选策略，通过预设变量选择算法对采用第二代小波变换处理后的光谱数据中的特征光谱变量进行筛选，得到融合特征子集，所述融合特征子集用于表示部分关联性最强的主流烟气气相空芯波导中红外光谱数据和部分关联性最强的主流烟气粒相近红外光谱数据的特征子集；采用偏最小二乘回归分析法和主成分回归分析法对融合特征子集进行建模迭代分析，构建主流烟气在线分析模型；利用所述主流烟气在线分析模型对待测卷烟样品的主流烟气气相空芯波导中红外光谱和主流烟气粒相近红外光谱进行定量分析和品牌分类分析。2.根据权利要求1所述的多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法，其特征在于，所述分别采集卷烟主流烟气的气相部分信息和粒相部分信息，具体包括：采集一整支卷烟的主流烟气，再分别对主流烟气的气相部分和粒相部分进行分析。3.根据权利要求2所述的多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法，其特征在于，所述采集一整支卷烟的主流烟气，再分别对主流烟气的气相部分和粒相部分进行分析，具体包括：以单支卷烟的主流烟气作为分析对象，通过空心波导中红外光谱分析主流烟气的气相部分，再通过傅里叶变换近红外光谱分析主流烟气的粒相部分。4.根据权利要求3所述的多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法，其特征在于，所述以单支卷烟的主流烟气作为分析对象，通过空心波导中红外光谱分析主流烟气的气相部分，再通过傅里叶变换近红外光谱分析主流烟气的粒相部分，具体包括：在主流烟气测试前，将卷烟样品置于温度为20℃
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24℃、相对湿度为55％
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65％的恒温恒湿箱中平衡48h，进行重量和吸阻选择；在直线型吸烟机上抽吸卷烟样品，每只烟总共抽吸6
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8口，每口抽吸2s，产生35ml烟气；通过剑桥滤片收集主流烟气的粒相部分，气相部分进入与直线型吸烟机直接耦合的空心波导中红外光谱分析系统的气体池中，直接在线采集主流烟气气相部分光谱，得到主流烟气气相空芯波导中红外光谱；通过傅里叶变换近红外光谱分析主流烟气的粒相部分，得到主流烟气粒相近红外光谱。5.根据权利要求1所述的多特征融合的卷烟主流烟气在线分析方法，其特征在于，所述采用近似平移不变的第二代小波变换方法分别对主流烟气气相空芯波导中红外光谱和主流烟气粒相近红外光谱进行降噪滤波处理，具体包括：通过第二代小波变换方法中的双树高密度小波变换和双树多进...

【专利技术属性】
技术研发人员：李超，秦云华，熊文，陈达，王卫超，何天伦，黄志轩，
申请(专利权)人：云南中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：