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申请/专利权人：云南中烟工业有限责任公司

摘要：本发明公开了一种基于GC‑IMS的香精香料复杂体系的相似度分析方法，其包括：对赋香卷烟纸样品、成品烟纸样品、燃烧后的成品烟纸样品和空白纸样进行检测，得到各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据；采用无监督模式识别方法，对各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据进行感官组学数据的特征分析和模式识别；根据模式识别结果，对样品之间的相似度进行分析。本发明提供的基于GC‑IMS的香精香料复杂体系的相似度分析方法，对GC‑IMS谱所包含的呈香化合物信息结合化学计量学开展组学数据分析，对挥发性化合物进行模式识别及差异化合物分析，从而确定烟用香精香料在不同阶段的对应致香组分的变化情况及对感官稳定性的影响规律。

主权项：1.一种基于GC-IMS的香精香料复杂体系的相似度分析方法，其特征在于，包括：对赋香卷烟纸样品、成品烟纸样品、燃烧后的成品烟纸样品和空白纸样进行检测，得到各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据；采用无监督模式识别方法，对各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据进行感官组学数据的特征分析和模式识别；具体包括：通过回归校正模型对各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据进行感官组学数据的特征分析，通过模式识别模型对各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据进行感官组学数据的模式识别；通过ModelLabMatman通用化学计量学解决方案软件，对各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据进行感官组学数据的特征分析；在ModelLabMatman通用化学计量学解决方案软件中，通过聚类热图分析方法、主成分降维分析方法和人工神经网络中的至少一个，对各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据进行感官组学数据的模式识别；具体包括：获取总校正集和总训练集；基于所述总校正集和所述总训练集，提取校正集和训练集；基于所述总校正集和所述总训练集，提取参考集和验证集；根据所述校正集和所述训练集，进行建模与参数优化，得到回归校正模型和模式识别模型；利用所述参考集和所述验证集，对所述回归校正模型和所述模式识别模型进行交叉验证；利用经过验证的所述回归校正模型，对各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据进行回归预测；利用经过验证的所述模式识别模型，对各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据进行分类预测；根据模式识别结果，对赋香卷烟纸样品、成品烟纸样品、燃烧后的成品烟纸样品和空白纸样之间的相似度进行分析；得到各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据，具体包括：采用GC-IMS风味分析仪，对赋香卷烟纸样品、成品烟纸样品、燃烧后的成品烟纸样品和空白纸样进行检测，得到各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据；具体包括：采用GC-IMS风味分析仪，对不同批次的直罗纹木浆卷烟纸样品、木浆卷烟纸样品、进口横纹卷烟纸样品进行检测，对每个样品重复进样测定3次，得到各赋香卷烟纸样品的呈香性挥发性化合物的气相色谱串联离子迁移谱和典型化合物鉴别结果；采用GC-IMS风味分析仪，对不同产地、不同批次的成品烟纸及燃烧后的成品烟纸进行检测，对每个样品重复进样测定3次，得到各成品烟纸样品的呈香性挥发性化合物的气相色谱串联离子迁移谱和典型化合物鉴别结果；采用GC-IMS风味分析仪，对无纹卷烟纸原纸进行检测，重复进样测定3次，得到空白纸样的呈香性挥发性化合物的气相色谱串联离子迁移谱和典型化合物鉴别结果。

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