卷烟滤棒中三醋酸甘油酯含量的现场快速检测研究

为了提高卷烟滤棒中三醋酸甘油酯含量的检测效率,该文通过使用手持式近红外光谱仪,结合粒子群优化－极限学习机（PSO－ELM）回归算法建立了三醋酸甘油酯含量的定量预测模型,并与偏最小二乘回归（PLSR）和极限学习机回归（ELMR）进行了比较。实验结果表明：相比于PLSR和ELMR模型,所建立的PSO－ELM预测模型的决定系数R2为0.921 2,远高于PLSR预测模型的0.860 4和ELMR预测模型的0.877 2;同时,使用PSO－ELM模型的预测均方根误差（RMSEP）为0.392 12,小于PLSR预测模型的0.497 72和ELMR预测模型的0.470 18。以上实验结果表明,所建立的近红外光谱定量模型能够应用于卷烟滤棒中三醋酸甘油酯含量的快速准确测量,为实现滤棒中三醋酸甘油酯含量的现场快速检测提供了良好的技术参考。