专利名称：基于香韵组分构建判别模型评价烤烟原料香型的方法
技术领域：
本发明属于烤烟原料香型评价技术领域，具体涉及ー种评鉴烤烟原料香型的方法。
背景技术：
烟叶香型是烟叶质量评价和使用的重要依据和主要指标，20世纪60年代朱尊权、王承翰等根据香型把我国烟叶划分为清香型、中间香型、浓香型等，但如何对烟叶原料的香气风格进行评价，至今仍没有系统的评价方法，目前主要还是以香气特性的感官评吸为主，这种评价方法只能定性描述，而不能定量评价，加之国内采用的烟叶原料感官评吸方法千差万别，往往造成同一烟叶原料香气风格评价鉴定结果不一致。因此建立ー套科学、系统的烟叶原料香气风格评价方法，对于准确定位烟叶原料香气风格和品质，彰显烟叶原料风格特色，合理应用其于塑造卷烟产品风格，从根本上有效地推动特色优质烟叶的开发和应用具有十分重要的意义。

发明内容
本发明的目的在于针对现有烤烟原料评价方法的不足，提供ー种基于香韵组分构建判别模型评价烤烟原料香型的方法，应用感官评吸进行香韵指标的评价与量化，并结合逐步判别分析构建判别模型对烤烟的香型进行评价鉴别。本发明的目的通过以下技术方案实现ー种基于香韵组分构建判别模型评价烤烟原料香型的方法，包括以下步骤SI、烤烟香韵评价由评吸技术人员采用暗评方式，对不同香型烟叶原料的香韵指标进行评定与量化；S2、香型判别模型的建立基于步骤SI所得香韵指标的评定与量化数据，采用逐步判别法对香韵指标筛选并进行Bayes判别分析，构建烤烟香型判别模型，确定判决准则，并对模型的判别效果进行评价；S3、香型鉴别将待鉴别样品相应的香韵指标量化数据分别代入判别模型中计算样品各判别函数值，进而确定样品的香型。为获得较好的香韵指标评定与量化結果，步骤SI中优选至少由9个善于感知烤烟香韵的感官评吸技术人员采用暗评方式，对不同香型烟叶原料的香韵指标进行评定与量化。其中，所述步骤SI中的烤烟香韵指标包括烟草香(yi)、清香(y2)、甜香(y3)、果香(y4)、花香(y5)、辛香(y6)、木香(y7)和焦香(y8);所述各香韵指标分为6个档次突出、较突出、明显、较明显、有和无，并分别对应赋予分值10分、8分、6分、4分、2分和O分。其中，所述步骤SI中的烟叶原料香型包括浓香型、中间香型、清香型和清甜香型。其中，所述步骤S2中的判别模型为F 浓香=_2. 703y2+21. 561y3+2. 319y7+7. 094y8_62. 881
F中间香=8. 494y2+14. 239y3+7. 34y7+l. 767yg-60. 158F清香=IL 696y2+15. 889y3+5. 268y7+3. 092y8_84. 124F清甜香=11· 764y2+20. 719y3+6. 05y7+3. 574y8-113. 497。
其中，步骤S2中所述的确定判决准则为若模型中Fk(Xci)-max {Fk(Xci)} =0, k e{浓香，中间香，清香，清甜香}，则认为样品Xtl相对隶属于匕所代表的类型；步骤S2中采用交互验证和自身验证等效果验证方法对模型的判别效果进行评价。相对于现有技术，本发明具有如下优点I、以感官评吸为基础，解决了一般理化分析所不能解决的复杂的生理感觉问题；2、通过感官评吸对烤烟原料的香韵指标进行评价与量化，同时结合逐步判别分析构建香型评价模型并应用于烤烟香型的评价鉴别，构建了一套适用于浓香型、中间香型、清香型和清甜香型烤烟鉴别的、科学客观的烟叶原料香型判定方法，操作简易、计算快捷、判别率高。
具体实施例方式下面结合实施例对本发明作进ー步地详细说明，但它们不是对本发明的限定。I.烤烟香韵评价本实施例中的样品来源于红云红河集団提供的202个烤烟原料，其中样品包括建模样品浓香型(38个)、中间香型(41个)、清香型(51个)、清甜香型(51个);待鉴定样品21个。组织10名善于感知烤烟香韵的评吸人员，采用暗评方式，对烟叶原料的烟草香、清香、甜香、果香、花香、辛香、木香和焦香8个香韵指标进行评定与量化。每种香韵分为6个档次突出、较突出、明显、较明显、有和无，井分别赋予分值10分、8分、6分、4分、2分和O分。2.香型判别模型的建立采用逐步判别分析法，以上述烟草香(yj、清香(y2)、甜香(y3)、果香(y4)、花香(y5)、辛香(y6)、木香(y7)和焦香(y8)共8个香韵指标数据为自变量对四种香型(浓香型、中间香型、清香型和清甜香型)烤烟原料进行判别分析，构建烤烟香型的判别函数。采用Bayes判别函数法，经过多步判别分析，从8个香韵指标中筛选出可以表征烟叶香型的清香、甜香、木香和焦香4个变量进入判别函数(即特征指标)(见表I)。表I Bayes判别函数系数表I类另
筛选后変量 ------
浓香型中间香型清香型清甜香型
清香(y:)-2.7038.49411.69611.764
甜香(y3)2.1.56114.23915.88920.719
木香(y7)2.3197.3405.2686.050
—焦香(Vs)__ 7.094 __1.767 __3.092 __3.574 —
常·t(ConsUmt)(2 881-6U.158-84.124 -I Il 4；7由表I可以得到浓香型、中间香型、清香型和清甜香型烤烟原料的判別模型为f 浓香=-2. 703y2+21. 561y3+2. 319y7+7. 094y8_62. 881f 中间香=8. 494y2+14. 239y3+7. 34y7+l. 767yg-60. 158f 清香=11· 696y2+15. 889y3+5. 268y7+3. 092y8_84. 124f 清甜香=11· 764y2+20. 719y3+6. 05y7+3. 574y8-113. 497作烟叶原料香型评价时，将样品X。相应香韵指标量化数据分别代入4个判别函数计算判别函数值，若Fk(Xci)-max(Fk(Xci)I =0,k e {浓香，中间香,清香,清甜香},则认为Xtl相对隶属于Fk所代表的类型，S卩哪个函数值最大，样品就属于相应代表的香型。3.模型判别效果评价利用自身验证和交互验证对建模样品进行回判，以验证判别效果。运用交互验证法往往能得出较自身验证法更高的误判率，其回判结果的可信度更高。本实例对105个建模样品进行自身验证和交互验证。其判别结果见表2。表2分类结果评价
权利要求
1.ー种基于香韵组分构建判别模型评价烤烟原料香型的方法，其特征在于，包括以下步骤 51、烤烟香韵评价由评吸技术人员采用暗评方式，对不同香型烟叶原料的香韵指标进行评定与量化； 52、香型判别模型的建立基于步骤SI所得香韵指标的评定与量化数据，采用逐步判别法对香韵指标筛选并进行Bayes判别分析，构建烤烟香型判别模型，确定判决准则，并对模型的判别效果进行评价； 53、香型鉴别将待鉴别样品相应的香韵指标量化数据分别代入判别模型中计算样品各判别函数值，进而确定样品的香型。
2.根据权利要求I所述基于香韵组分构建判别模型评价烤烟原料香型的方法，其特征在于，所述步骤SI中的烤烟香韵指标包括烟草香、清香、甜香、果香、花香、辛香、木香和焦香；所述各香韵指标分为6个档次突出、较突出、明显、较明显、有和无，井分别对应赋予分 值10分、8分、6分、4分、2分和O分。
3.根据权利要求I所述基于香韵组分构建判别模型评价烤烟原料香型的方法，其特征在于，所述步骤SI中的烟叶原料香型包括浓香型、中间香型、清香型和清甜香型。
4.根据权利要求I所述基于香韵组分构建判别模型评价烤烟原料香型的方法，其特征在于，所述步骤S2中的判别模型为F浓香=-2· 703y2+21. 561y3+2. 319y7+7. 094yg-62. 881F中间香=8. 494y2+14. 239ys+7. 34y7+l. 767yg-60. 158F清香=11. 696y2+15. 889y3+5. 268y7+3. 092yg-84. 124F清甜香=11. 764y2+20. 719y3+6. 05y7+3. 574yg-113. 497。
5.根据权利要求4所述基于香韵组分构建判别模型评价烤烟原料香型的方法，其特征在于，步骤S2中所述的确定判决准则为若模型中Fk(Xci)-max(Fk(Xtl)HO, k e {浓香,中间香，清香，清甜香}，则认为样品Xtl相对隶属于Fk所代表的类型；步骤S2中采用交互验证和自身验证等效果验证方法对模型的判别效果进行评价。
全文摘要
本发明属于烤烟原料香型评价技术领域，具体涉及一种评鉴烤烟原料香型的方法。本发明公开了一种基于香韵组分构建判别模型评价烤烟原料香型的方法，应用感官评吸进行香韵指标(烟草香、清香、甜香、果香、花香、辛香、木香和焦香)的评价与量化，结合逐步判别分析进一步筛选指标并建立自变量更少、效果更好的香型判别模型，应用于烤烟的香型(浓香型、中间香型、清香型和清甜香型)的评价鉴别。该方法用于鉴定烤烟香型具有操作简易、计算便捷、判别率高等优点。
文档编号G01N33/00GK102650630SQ20121013929
公开日2012年8月29日 申请日期2012年5月8日 优先权日2012年5月8日
发明者冯斌, 唐丽, 张晓龙, 徐安传, 曾晓鹰, 段俊杰, 胡巍耀, 颜克亮 申请人:云南瑞升烟草技术(集团)有限公司, 红云红河烟草(集团)有限责任公司