【摘 要】
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基于热裂解-气相色谱-质谱法（Py-GC-MS）和随机森林（RF）,从化学成分角度分析加热卷烟烟叶原料适用性。称取过筛后的样品粉末0.90 mg于样品杯中，采用Py-GC-MS对28种不同类型的加热卷烟进行检测，用MZmine软件对Py-GC-MS数据进行处理，获得含有峰强度信息的特征峰表。分别以样品的特征峰表和感官评价得分作为自变量和因变量，采用RF回归算法建立加热卷烟烟叶原料适用性模型。结果显
【基金项目】
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中国烟草总公司云南省公司新型烟草制品烟叶原料保障重大专项“加热卷烟烟叶原料调制技术及质量评价研究与应用”（20205300002410040）；
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基于热裂解-气相色谱-质谱法（Py-GC-MS）和随机森林（RF）,从化学成分角度分析加热卷烟烟叶原料适用性。称取过筛后的样品粉末0.90 mg于样品杯中，采用Py-GC-MS对28种不同类型的加热卷烟进行检测，用MZmine软件对Py-GC-MS数据进行处理，获得含有峰强度信息的特征峰表。分别以样品的特征峰表和感官评价得分作为自变量和因变量，采用RF回归算法建立加热卷烟烟叶原料适用性模型。结果显示：RF模型在训练集上的决定系数为0.93,均方根误差为0.85,在测试集上的决定系数为0.92,均方根误差为0.96;根据NIST 2017库的定性结果，共筛选出20个特征重要性评分较高的化学成分。
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