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《河南农业大学》 2010年
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豫西烤烟主要物理性状与化学成分及中性香气物质的关系分析

陈飞  
【摘要】: 本研究以河南省西部烤烟种植面积较大的三门峡和洛阳烟区为代表,研究了豫西烟区烤烟物理特性和化学成分及中性香气物质含量的关系。通过数据分组统计方法,分析了豫西浓香型烤烟物理特性和化学成分的关系,建立了物理性状与化学成分的回归模型,研究了在不同物理特性水平下中性香气物质含量的变化规律;借助于BP神经网络技术,分别建立了物理性状与化学成分、物理性状与香气成分的神经网络关系模型。主要结论如下: 豫西烤烟的物理性状、化学成分和中性香气物质含量在样本间存在广泛的变异。就物理特性而言,叶厚的变幅为58.80μm-118.52μm,单叶重的变幅为7.67g-12.95g,叶面密度的变幅为55.44g/m2-95.37g/m2。其中叶面密度的平均值为68.86g/m2,变异系数较小(12.85%);叶厚的平均值为81.83μm,变异系数较大(16.79%)。就化学成分而言,总糖的平均值为28.08%,变异系数较小(13.62%),钾氯比的平均值为7.16,变异系数最大(50.15%)。就中性香气物质含量而言,新植二烯的平均含量最高(401.48μg/g),类胡萝卜素降解产物的平均含量次之(70.44μg/g),芳香族氨基酸降解产物的平均含量最低(13.20μg/g);类西柏烷降解产物的变异系数最大(64.76%),新植二烯次之(58.19%),类胡萝卜素降解产物最小(28.77%)。 建立了烤烟叶厚、单叶重和叶面密度等物理特性(x)对各项化学指标(y?)的直线或曲线回归方程:烟叶叶厚和总氮的关系可以用二次函数y?=?1.316+0.067x+0.001x2进行描述;叶面密度与还原糖的关系可用线性函数y?=12.815+0.122x进行描述;叶面密度与糖碱比的关系可用线性函数y?=?1.721+0.237x进行描述;叶面密度与钾含量的关系可用复合函数y?=0.683×1.01x进行描述;叶面密度与烟碱的关系可用复合函数y?=2.955×0.991x;叶面密度与氮碱比的关系可用线性函数y?=0.335+0.01x进行描述,且均达到5%显著水平。 通过对豫西烤烟物理性状(x)和中性香气物质(y?)的关系分析发现,中性香气物质总量与叶片厚度的关系可用S形曲线方程y?=e(5.573+53.659/x)进行描述,与单叶重的关系可用S形曲线方程y?=e(5.803+5.408/x)进行描述,与叶面密度的关系可用复合函数y? = 1557.168×0.987x进行描述。豫西烤烟的叶厚、单叶重和叶面密度均与中性香气物质总量达到显著水平,其中叶厚和叶面密度与中性香气物质总量达到极显著水平。聚类分析表明:叶片厚度适中的烟叶中性香气物质含量最高,叶片较薄的烟叶中性香气物质的含量较低;单叶重较小的烟叶中性香气物质含量最高,单叶重较大的烟叶中性香气物质含量最低;叶面密度小的烟叶中性香气物质含量较低,叶面密度较大的烟叶中性香气物质含量最高。 基于BP神经网络构成神经网络训练与检验用的数据样本,根据实际情况对实验数据进行了简单的分类和归一化处理及主成分分析,用70%左右的样本数据对神经网络模型进行训练,再利用剩余30%的样本来验证训练好的网络的预测能力,通过隐层神经元的筛选、激活函数的选择、训练函数的选择,并将BP神经网络模型与多元线性回归模型作对比,结果表明:BP神经网络模型能很好地预测烟叶化学成分和中性香气物质含量,预测精度通常高于线性回归模型。 本文对烟叶质量的人工预测从新的视角进行了研究,加深了对烟叶质量预测的理解。随着烟叶化学成分定量分析技术的不断发展,外显性诊断技术的不断完善,以及神经网络及其优化技术的深入研究,将有助于解决烟叶质量预测的难题。
【学位授予单位】:河南农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:S572

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