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基于热裂解-气相色谱-质谱法和随机森林的加热卷烟烟叶原料适用性评估

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基于热裂解-气相色谱-质谱法(Py-GC-MS)和随机森林(RF),从化学成分角度分析加热卷烟烟叶原料适用性.称取过筛后的样品粉末0.90 mg于样品杯中,采用Py-GC-MS对28种不同类型的加热卷烟进行检测,用MZmine软件对Py-GC-MS数据进行处理,获得含有峰强度信息的特征峰表.分别以样品的特征峰表和感官评价得分作为自变量和因变量,采用RF回归算法建立加热卷烟烟叶原料适用性模型.结果显示:RF模型在训练集上的决定系数为0.93,均方根误差为0.85,在测试集上的决定系数为0.92,均方根误差为0.96;根据NIST 2017库的定性结果,共筛选出20个特征重要性评分较高的化学成分.
Applicability Evaluation of Heat-Not-Burn Tobacco Raw Materials Based on Thermal Pyrolysis-Gas Chromatography-Mass Spectrometry and Random Forests

陈颐、范迎杰、汪旭、杨菁、赵文涛、张志敏

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云南省烟草农业科学研究院,昆明 650021

中南大学 化学化工学院,长沙 410083

上海新型烟草制品研究院有限公司,上海 200082

加热卷烟 热裂解-气相色谱-质谱法 随机森林 化学成分

中国烟草总公司云南省公司新型烟草制品烟叶原料保障重大专项

20205300002410040

2023

10.11973/lhjy-hx202301003

理化检验-化学分册
上海材料研究所

理化检验-化学分册

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.647
ISSN：1001-4020
年,卷(期)：2023.59(1)
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