烟气成分人工神经网络预测研究

摘要：

本文应用标准方法测试了55种烤烟样品(43种中国、6种巴西和6种津巴布韦)常规成分:总糖、还原糖、总植物碱、总挥发碱、总氮、钾、氯,和卷烟主流烟气成分:烟碱、焦油、一氧化碳.完成了烟草淀粉、石油醚提取物以及卷烟主流烟气苯并”a”芘的分析.通过误差反向传播网络(BP-ANN)对烟气成分进行了预测研究.结果显示,除苯并”a”芘的相对偏差绝对值的平均值略超过10％外,烟气烟碱、焦油、一氧化碳和抽吸口数的相对偏差平均值均小于10％,说明应用BP网络可通过烟草成分预测烟气成分.

关键词： 分析化学 烟草 烟碱 植物碱 人工神经网络

作者: 李炎强 相秉仁 屈凌波 吴拥军 唐纲岭

作者单位: 中国烟草总公司郑州烟草研究院,郑州,450001 中国药科大学,南京,210009 郑州大学,郑州,450053

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国科协2005年学术年会——农业分会场

会议地点: 乌鲁木齐

会议语种:中文

页码: 71-74

在线出版日期: 2005-08-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）