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期刊信息/Journal information
中国烟草学报
中国烟草学会
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中国烟草学会

袁行思

双月刊

1004-5708

xh-bj@tobacco.gov.cn

010-63606237 63605768

100045

北京西城区月坛南街55号

中国烟草学报/Journal Acta Tabacaria SinicaCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>《中国烟草学报》创刊于1992年，是中国科协主管，中国烟草学会主办的覆盖烟草工业、农业、经济及相关领域的学术理论期刊。本刊以活跃学术气氛、传播科学思想、促进理论思维、服务中心工作为办刊宗旨。《中国烟草学报》适合于烟草企事业单位的科技工作者、经营管理者、相关专业科技人员，大专院校相关专业师生等。
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    雪茄烟叶晾制过程中形态与水分含量的协同变化研究

    叶惠源丁松爽段旺军胡希...
    97-105页
    查看更多>>摘要：[目的]为探究雪茄烟叶晾制过程中形态参数、水分含量的变化及其关系.[方法]以德雪3号品种中部叶为试验材料,对晾制过程中6个时期进行取样,测定其形态参数和水分含量,并对其进行回归分析.[结果](1)随着晾制进程的推进,烟叶的叶片收缩率、卷曲度及厚度收缩率均不断提高,总水含量及自由水含量呈下降趋势,束缚水含量则呈先升高后下降的变化趋势.(2)可根据所筛选出的形态参数与整叶含水率所拟合的方程,结合晾制各时期整叶含水率的适宜范围,确定晾制过程中形态参数的适宜范围,有效调控晾制环境.(3)在变黄期,烟叶的纵向收缩率、纵向卷曲度及叶片厚度收缩率应分别控制在4.7％～8.6％、2.6％～3.4％、20.4％～48.8％范围内,在变褐期则应依次为8.6％～9.5％、3.4％～3.5％、48.8％～61.1％,而在定色期应依次为9.5％～10.7％、3.5％～3.8％、61.1％～63.1％.[结论]在晾制过程中可根据烟叶的纵向收缩率、横向收缩率或叶片厚度收缩率的大小来判断烟叶水分含量,从而实现雪茄烟叶晾制技术的精准调控.

    雪茄烟叶晾制形态参数水分

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    加料发酵对茄芯烟叶化学成分及表面细菌多样性的影响

    陈音孙贤郑召君蔡文...
    106-115页
    查看更多>>摘要：[目的]为探究茄芯烟叶在加料发酵方式下化学成分及表面细菌多样性的变化.[方法]以茄芯烟叶"印尼J/F/G"为试验材料,测定了加水(对照组)和加料(试验组)发酵烟叶主要化学成分的变化,并分析了随着发酵时间的延长烟叶的表面细菌群落结构和丰富度的变化.[结果](1)工业发酵过程中烟叶表面细菌多样性发生明显变化,料液的添加提高了烟叶Operational taxonomic unit(OTU)数目并改变烟叶细菌群落结构与优势菌群.(2)烟叶蛋白含量在工业发酵过程中无明显变化,维持在16.45％～17.46％.(3)随着发酵进程的推进,对照组氨基酸总量呈现明显下降趋势,而料液在稳定烟叶氨基酸总量的同时,也有助于提升烟叶中苯丙氨酸、脯氨酸等Amadori氨基酸含量.(4)发酵开始时,试验组石油醚提取物含量高于对照组,对照组雪茄烟叶的石油醚提取物含量随发酵时间延长而显著增加,而试验组烟叶在工业发酵过程中的石油醚提取物含量增幅不明显.(5)工业发酵对烟叶中的豆蔻酸和月桂酸等饱和脂肪酸含量影响甚微,而料液的加入使发酵末期的烟叶油酸含量降低了52.37％.[结论]茄芯烟叶在工业发酵过程中,料液的添加改变了烟草的微生物菌落结构与优势菌群,增加了Amadori氨基酸含量,有助于稳定石油醚提取物的含量并降低烟叶中油酸的含量,通过改变化学组分影响雪茄烟叶的整体吸食品质.

    工业发酵茄芯烟叶料液化学成分细菌多样性

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    基于时空数据特征的寄递涉烟犯罪分析方法

    乔浪超王进录高宝红杨新刚...
    116-126页
    查看更多>>摘要：[目的]使用大数据和人工智能技术研究基于寄递大数据的"互联网+寄递"新型涉烟犯罪分析方法.[方法]使用中文分词技术对寄递大数据进行预处理.提出了"寄递时空模式"新概念并计算其时域和频域统计量作为时空特征.使用特征选择和降维方法计算时空特征集合中的优选特征,并比较不同分类器算法结合优选特征构建的涉烟犯罪分析模型的性能.[结果](1)提出的时空特征具有区分涉烟和不涉烟寄递数据的能力.随机森林和GBDT分类器整体性能最好,在准确率、阳性和阴性预测值等指标上均达到0.94以上.(2)基于优选特征建立的分析模型可以取得和初始特征模型接近的预测结果,优选特征数据储存量仅为原始特征数据的40％.(3)CFS特征选择方法选出的优选特征对涉烟预测模型结果的可解释性提供了依据.(4)初步实验表明本文方法可满足寄递涉烟分析的实时性要求.[结论]基于"寄递时空模式"计算的时空特征结合分类器可区分涉烟和不涉烟寄递数据.

    寄递涉烟犯罪寄递时空模式时间序列分析特征选择和降维机器学习

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    Prophet-VAR组合优化模型在高值卷烟销量预测中的应用

    康静姚春玲
    127-134页
    查看更多>>摘要：针对高值卷烟销量时间序列的非平稳性、趋势性、周期性和节假日性等特点,同时考虑到高值卷烟销量受行业政策的影响,结合Prophet模型、VAR模型和单箱结构因子法,构建了Prophet-VAR组合优化模型.选用2011—2021年全国高值卷烟销量数据分析检验Prophet-VAR组合模型,结果表明,单独Prophet和单独VAR的预测精度分别是87.97％和84.30％,Prophet-VAR组合模型的预测误差值约为4％,精度接近96％,比单一模型的预测效果提高了约10个百分点.考虑单箱结构等行业政策因素的影响,运用单箱结构因子法对预测结果进行优化,使得预测精度达到了98.75％.因此,优化后的组合模型较单一的模型能更好地表现高值卷烟销量时间序列的变化趋势,给出更好的预测结果.

    高值卷烟销量时间序列向量自回归VARProphet

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    全面贯彻落实党的二十大精神全力推动高质量发展奋力谱写行业现代化建设新篇章2023年全国烟草工作电视电话会议在北京召开

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