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申请/专利权人：云南中烟工业有限责任公司

摘要：本发明公开了一种卷烟主流烟气光谱数据的感官评价方法，其包括：对若干烟支的卷烟主流烟气光谱数据进行增强处理；从卷烟主流烟气光谱数据中提取浅层光谱特征；基于卷烟主流烟气光谱数据和浅层光谱特征，得到各卷烟主流烟气光谱数据的浅层感官品质结果；从卷烟主流烟气光谱数据中提取深层空间特征；基于卷烟主流烟气光谱数据和深层空间特征，得到深层感官品质结果；根据浅层感官品质结果和深层感官品质结果，得到综合感官品质结果。本发明提供的卷烟主流烟气光谱数据的感官评价方法，由浅入深地分别提取光谱特征和空间特征，并通过融合光谱—空间分类框架，自动直接获得卷烟主流烟气的感官评价结果，实现主流烟气中未知物的准确筛查。

主权项：1.一种卷烟主流烟气光谱数据的感官评价方法，其特征在于，包括：对若干烟支的卷烟主流烟气光谱数据进行增强处理；所述卷烟主流烟气光谱数据包括中红外光谱数据；所述增强处理具体包括：对各烟支的卷烟主流烟气光谱数据进行水平翻转处理；对经过水平翻转处理的各烟支的卷烟主流烟气光谱数据进行随机裁剪处理；对经过随机裁剪处理的各烟支的卷烟主流烟气光谱数据进行物理扰动处理；对经过物理扰动处理的各烟支的卷烟主流烟气光谱数据进行组分扰动处理；从数据增强处理后的各烟支的所述卷烟主流烟气光谱数据中提取浅层光谱特征；基于已提取所述浅层光谱特征的各烟支的所述卷烟主流烟气光谱数据和所述浅层光谱特征，得到各所述卷烟主流烟气光谱数据的浅层感官品质结果，具体包括：将已提取所述浅层光谱特征的各所述卷烟主流烟气光谱数据输入到预先构建的第一感官分类模型，得到各所述卷烟主流烟气光谱数据的浅层感官品质结果；所述第一感官分类模型是基于主成分分析结合非线性支持向量机构建的，并且所述第一感官分类模型的构建方法具体包括：基于主成分分析法对降噪处理后的各所述卷烟主流烟气光谱数据进行特征选择，以提取出主流烟气中的各组分在所述卷烟主流烟气光谱数据中的特征峰；基于非线性支持向量机算法对经过特征峰提取的各所述卷烟主流烟气光谱数据进行训练，得到第一感官分类模型；从已提取所述浅层光谱特征的各烟支的所述卷烟主流烟气光谱数据中提取深层空间特征，具体包括：基于深度残差卷积神经网络，从已提取所述浅层光谱特征的各烟支的所述卷烟主流烟气光谱数据中提取深层空间特征；基于已提取所述深层空间特征的各烟支的所述卷烟主流烟气光谱数据和所述深层空间特征，得到各所述卷烟主流烟气光谱数据的深层感官品质结果，具体包括：将若干个基于所述深度残差卷积神经网络提取的所述深层空间特征，以堆栈的方式输入到支持向量机中，得到第二感官分类模型；将已提取所述深层空间特征的各所述卷烟主流烟气光谱数据输入到所述第二感官分类模型，得到各所述卷烟主流烟气光谱数据的深层感官品质结果；根据所述浅层感官品质结果和所述深层感官品质结果，得到各所述卷烟主流烟气光谱数据的综合感官品质结果。

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