【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及检测分析领域，特别涉及一种香精香料的类别识别方法。
技术介绍
1、烟用香精香料是影响卷烟风格质量的重要因素，其稳定性对卷烟风格的稳定性有着重要的影响。但因烟用香精香料成分的极为复杂，以特定成分控制产品质量的方式在大多数情况下并不适宜。而相对密度、折光指数、酸值、挥发性成分等指标也难以敏感的反映产品质量波动。
2、气相色谱-离子迁移谱(gas chromatography-ion mobility spectroscopy,gc-ims)技术在化学、生物、环境等领域的应用越来越广泛，该技术通过对气体样品进行分离和分析，揭示出许多复杂化合物和未知物的信息，成为研究复杂体系的有力工具。目前，gc-ims技术在鉴别香精香料时，主要依据实验人员观察不同样品对应图谱的差异，采用人工方式选取特征峰，然后根据标记特征峰的信息(如色谱保留时间，离子迁移时间，峰强度等)对待测组分进行定性或定量分析。
3、具体地，在使用gc-ims技术鉴别检测香精香料样品时，香精香料样品的气相色谱离子迁移谱数据包含了检测出的挥发性有机物质的迁移时间、保留时间和离子强度，以揭示出物质信息。如图1所示，图1为3种不同牌号烟用香精香料的挥发性和半挥发性成分的气相离子迁移谱图。图中迁移时间1.0ms处竖线表示反应离子峰(rip)，每个样品的迁移时间约为2.00ms，各种挥发性物质的保留时间集中分布在0～200s之间。rip峰两侧的每个点反映了离子流的信号强度，代表一种挥发性物质，点的颜色及面积表示物质含量的大小，点的颜色越深、面积越大反
4、然而，由于gc-ims技术在自动寻找特征峰的过程中，需要设定一定阈值，才可以将特征峰凸显出来，这样就会舍弃掉一些物质成分，因此获得的特征峰图谱所表示的信息不够全面，使得识别的准确性降低。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决现有技术中通过人工识别gc-ims图谱中的特征峰来识别香精香料的种类的方法，存在识别准确性差的问题。本专利技术提供了一种香精香料的类别识别方法，能够提高识别香精香料样品类别的准确性。
2、为解决上述技术问题，本专利技术的实施方式提供了一种香精香料的类别识别方法，包括：
3、建立图谱步骤：获取不同类别参考样品的第一图谱和每种类别中各参考样品的第二图谱，其中每种类别参考样品均包含多个参考样品；
4、主成分分析步骤：针对每种类别的所有参考样品和属于同一种类别的各个参考样品，采用主成分分析方法，分别对第一图谱和第二图谱进行主成分分析，获取每种类别的第一特征向量和各参考样品的第二特征向量；
5、参数获取步骤：针对属于同一种类别的各个参考样品，根据第一特征向量和第二特征向量，计算与每种类别相对应的第一相对熵；
6、检测步骤：通过上述步骤获取待检测样品的第三特征向量，并根据第三特征向量和每种类别的第一特征向量，获取待检测样品对于每种类别的第二相对熵；
7、识别步骤：分别将与每种类别相对应的第二相对熵和第一相对熵进行比较，确定待检测样品所属的类别。
8、进一步地，建立图谱步骤中，通过在每种类别中计算该类别的所有参考样品的第二图谱的平均图谱，获得各个类别的第一图谱。
9、进一步地，主成分分析步骤中，第一特征向量包括各个主成分的第一得分向量和第一载荷向量，第二特征向量包括各个主成分的第二得分向量和第二载荷向量；
10、针对每种类别的所有参考样品和属于同一种类别的各个参考样品，采用主成分分析方法，分别对第一图谱和第二图谱进行主成分分析，获取每种类别的第一特征向量和各参考样品的第二特征向量，包括：
11、针对每一种类别的所有参考样品，对第一图谱进行主成分分析，获得每个主成分的贡献率，根据累积贡献率确定主成分个数；
12、根据主成分个数，分别获取选定的每个主成分的第一得分向量和第一载荷向量；
13、针对属于同一种类别的各个参考样品，对第二图谱进行主成分分析，根据确定的该类别的主成分个数，分别获取选定的每个主成分的第二得分向量和第二载荷向量；
14、每个主成分的第二得分向量与第一得分向量、每个主成分的第二载荷向量与第一载荷向量分别一一对应。
15、进一步地，参数获取步骤包括：
16、针对属于同一种类别的各个参考样品，根据每一个主成分相对应的第二得分向量和其所属类别的第一得分向量，分别获取每一个主成分相对应的第二得分概率分布和第一得分概率分布；
17、根据第二得分概率分布和第一得分概率分布，获取每一个主成分的第一得分相对熵；
18、根据各参考样品的选定的所有主成分的第一得分相对熵，获得各参考样品相对于其所属类别的第一得分总相对熵；
19、针对属于同一种类别的各参考样品，根据每一个主成分相对应的第二载荷向量和其所属类别的第一载荷向量，分别获取每一个主成分相对应的第二载荷概率分布和第一载荷概率分布；
20、根据第二载荷概率分布和第一载荷概率分布，获取每一个主成分的第一载荷相对熵；
21、根据各参考样品的选定的所有主成分的第一载荷相对熵，获得各参考样品相对于其所属类别的第一载荷总相对熵；
22、第一相对熵包括第一得分总相对熵和第一载荷总相对熵。
23、进一步地，第三特征向量包括第三得分向量和第三载荷向量；
24、检测步骤中，通过上述步骤获取待检测样品的第三特征向量，包括：
25、获取待检测样品的第三图谱；
26、对第三图谱进行主成分分析，根据所述参考样品的每一种类别确定的主成分个数，分别获取与每种类别相对应的每个主成分的第三得分向量和第三载荷向量；
27、每个主成分的第三得分向量与相应类别的每个主成分的第一得分向量、每个主成分的第三载荷向量与相应类别的每个主成分的第一载荷向量分别一一对应。
28、进一步地，检测步骤中，根据第三特征向量和每种类别的第一特征向量，获取待检测样品对于每种类别的第二相对熵，包括：
29、针对每一种类别，根据每一个主成分相对应的第三得分向量，获取每一个主成分相对应的第三得分概率分布；
30、根据每一个主成分的第三得分概率分布和与该主成分相对应的该类别的第一得分概率分布，获取与该类别相对应的每一个主成分的第二得分相对熵；
31、根据对于每种类别选定的所有主成分的第二得分相对熵，获得待检测样品相对于每种类别的第二得分总相对熵；
32、针对每一种类别，根据每一个主成分相对应的第三载荷向量，获取每一个主成分相对应的第三载荷概率分布；
33、根据每一个主成分的第三载荷概率分布和与该主成分相对应的该类别的第一载荷概率分布，获取与该类别相对应本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种香精香料的类别识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立图谱步骤中，通过在每种类别中计算该类别的所有所述参考样品的所述第二图谱的平均图谱，获得各个类别的所述第一图谱。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述主成分分析步骤中，所述第一特征向量包括各个主成分的第一得分向量和第一载荷向量，所述第二特征向量包括各个主成分的第二得分向量和第二载荷向量；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述参数获取步骤包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第三特征向量包括第三得分向量和第三载荷向量；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述检测步骤中，根据所述第三特征向量和每种类别的所述第一特征向量，获取所述待检测样品对于每种类别的第二相对熵，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据各所述参考样品的选定的所有主成分的所述第一得分相对熵，获得各所述参考样品相对于其所属类别的第一得分总相对熵，包括：
8.根据权利要求7所述的方
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据每种类别中各所述参考样品相对于其所属类别的所述第一得分总相对熵，确定每种类别的得分阈值，并根据每种类别中各所述参考样品相对于其所属类别的所述第一载荷总相对熵，确定每种类别的载荷阈值，包括：
10.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，利用顶空-气相色谱-离子迁移谱技术对各所述参考样品进行检测，获取各所述参考样品的所述第二图谱。
...【技术特征摘要】
1.一种香精香料的类别识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立图谱步骤中，通过在每种类别中计算该类别的所有所述参考样品的所述第二图谱的平均图谱，获得各个类别的所述第一图谱。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述主成分分析步骤中，所述第一特征向量包括各个主成分的第一得分向量和第一载荷向量，所述第二特征向量包括各个主成分的第二得分向量和第二载荷向量；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述参数获取步骤包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第三特征向量包括第三得分向量和第三载荷向量；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述检测步骤中，根据所述第三特征向量和每种类别的所述第...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡芸，阮艺斌，靖莎，蔡元青，
申请(专利权)人：贵州中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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