近红外光谱技术在卷烟配方设计与相似度评估中的应用综述
Review of the Application of Near-Infrared Spectroscopy Technology in Cigarette Formulation Design and Similarity Assessment
DOI: 10.12677/isl.2026.101032, PDF,   
作者: 王修铭, 白 钰, 王维维:红云红河烟草(集团)有限责任公司新疆卷烟厂,新疆 乌鲁木齐
关键词: 近红外光谱技术卷烟配方设计相似度评估Near-Infrared Spectroscopy Technology Cigarette Formulation Design Similarity Evaluation
摘要: 本文系统综述了近红外光谱技术在卷烟配方设计与相似度测量中的关键方法与应用进展。在配方设计方面,重点阐述了光谱数据的预处理、特征提取、基于遗传算法等非线性优化方法的配方回归模型,以及叶组配方的解析与数字化设计平台构建。在相似度评价方面,探讨了多种算法(如余弦相似度、Jaccard系数、汉明距离)的融合应用,以及基于Fisher投影的质量判别模型。研究表明,这些技术能够有效提升配方预测的准确性、优化效率和产品质量一致性,并为卷烟叶组配方的配方构建、快速维护与稳定性控制提供了系统的技术框架与方法支持。
Abstract: This paper systematically reviews key methods and application advances in near-infrared spectroscopy technology for cigarette blend formulation and similarity measurement. Regarding formulation design, it elaborates on spectral data preprocessing, feature extraction, formulation regression models based on nonlinear optimization methods such as genetic algorithms, as well as the analysis of leaf group formulations and the construction of a digital design platform. For similarity evaluation, it explores the integrated application of various algorithms (e.g., cosine similarity, Jaccard index, Hamming distance) and quality discriminant models based on Fisher projection. Research indicates that these technologies can effectively enhance the accuracy of formulation prediction, optimization efficiency, and product quality consistency. Furthermore, they provide a systematic technical framework and methodological support for formula construction, rapid maintenance, and stability control of cigarette leaf group formulations.
文章引用:王修铭, 白钰, 王维维. 近红外光谱技术在卷烟配方设计与相似度评估中的应用综述[J]. 交叉科学快报, 2026, 10(1): 258-263. https://doi.org/10.12677/isl.2026.101032

参考文献

[1] 周锋, 王黎亚, 林原, 等. 烟草制品合理化布局数字化转型框架体系研究[J]. 中国市场, 2025(33): 197-200.
[2] 刘克强, 聂红资, 郭文强, 等. 近红外光谱技术在烟草领域的研究进展及前景展望[J]. 模型世界, 2025(27): 240-242.
[3] 何昕. 基于近红外光谱和化学计量学的植物叶片分类研究[D]: [硕士学位论文]. 安徽: 中国科学技术大学, 2024.
[4] 谢有超, 彭黔荣, 杨敏, 等. 基于烟丝近红外光谱的卷烟品牌识别方法[J]. 烟草科技, 2021, 54(3): 72-77.
[5] 仇逊超, 曹军, 张怡卓. 基于流形学习的红松仁脂肪近红外定量检测[J]. 浙江农业学报, 2023, 35(8): 1915-1926.
[6] 孔波, 蔡佳校, 邹有, 等. 基于NSGA-Ⅱ遗传算法的烟用香精数字化调香研究及应用[J]. 烟草科技, 2020, 53(2): 72-79.
[7] 杨江平, 林珈夷, 易百灵, 彭云发, 李小生, 张薇薇. 基于均质化加工的烟叶生产投料方式对比研究[J]. 南方农机, 2024, 55(6): 29-35.
[8] 谢有超. 基于近红外光谱的卷烟相似性度量及数字化叶组配方设计研究[D]: [硕士学位论文]. 贵阳: 贵州大学, 2021.
[9] 王林, 郑明明, 王翀, 等. 基于近红外光谱的卷烟配方模块香型预测[J]. 华中农业大学学报, 2024, 43(1): 226-231.
[10] 云南中烟工业有限责任公司. 一种基于工业大数据的卷烟制造智能排产调度方法[P]. 中国, CN202411090833.1. 2025-03-25.
[11] 郝贤伟, 彭钰涵, 杨泽会, 等. 基于近红外光谱表征品质设计烟叶配方[J]. 湖南农业大学学报(自然科学版), 2023, 49(3): 284-290.
[12] 李华杰, 王道铨, 朱叶梅, 等. 近红外光谱结合模式识别方法所建模型分析卷烟烟丝配方比例[J]. 理化检验-化学分册, 2022, 58(7): 760-767.
[13] 甘肃烟草工业有限责任公司. 预测叶组配方烟气常规化学成分释放量的方法及系统[P]. 中国, CN202510290970.8. 2025-07-08.
[14] 红云红河烟草(集团)有限责任公司. 一种快速预测叶组配方模块中薄片比例的方法及存储介质[P]. 中国, CN202510194376.9. 2025-05-23.