基于近红外光谱（NIR）结合变量选择方法优化的烤烟关键质量属性测定

《Analytical Methods》：Critical quality attributes determination of flue-cured tobacco based on NIR combined with variable selection approach optimization

本研究利用近红外光谱（NIR）结合变量选择方法优化烟草质量属性检测，提出SCRPA算法提取特征，结果显示RMSEP分别为0.4399%、0.8733%、0.0233%，偏差更小，适用于现场快速分析。

　　

烤烟的关键质量属性（CQAs）与整体质量密切相关。因此，开发快速且精确的方法来测定烤烟的总糖分（TS）、还原糖分（RS）和总氮含量（TN）至关重要。在本研究中，我们建立了并优化了基于近红外（NIR）光谱技术的量化模型，并结合了变量选择方法，其中包含了一种提出的单变量相关回归参数算法（SCRPA），以从单变量相关回归参数中提取有用的特征。总体结果表明，SCRPA是一种具有优异预测性能的方法（TS的RMSEP值为0.4399%，RS为0.8733%，TN为0.0233%），且偏差较小（TS为0.2234%，RS为0.9483%，TN为0.0227%）。此外，近红外光谱技术与变量选择方法的结合可以有效地用于监测烤烟的质量，适用于现场分析，从而有助于合理利用烟草资源。