预测叶组配方烟气常规化学成分释放量的方法及系统

本申请提供了一种预测叶组配方烟气常规化学成分释放量的方法及系统，根据本申请的方法包括：首先获取烤烟样品，预处理后采集近红外光谱数据，经Kennard‑Stone排序筛选代表性样品并划分为验证集和校正集。接着将其制成烟丝样品并卷制成试验烟支，利用国标测定方法获取单位质量燃烧烟丝常规成分释放量。结合近红外光谱数据建立烟气常规化学成分释放量模型并对模型进行优化。最后对卷烟叶组配方中的烤烟样品的导数光谱进行线性叠加后，基于建立的烟气常规化学成分释放量模型，实现对卷烟叶组配方的烟气常规化学成分释放量预测，为卷烟数字化配方设计提供数据支撑。