深度学习与开普勒优化算法结合近红外光谱测定烟草烟碱含量

王桂瑶; 林梦涵; 李少鹏; 詹映; 张军; 彭云发; 田震; 周汉平; 郭建华; 宋纪真

doi:10.12452/j.fxcsxb.250425320

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深度学习与开普勒优化算法结合近红外光谱测定烟草烟碱含量

中国近红外光谱分析技术发展30年专栏 | 更新时间：2025-10-13

- 深度学习与开普勒优化算法结合近红外光谱测定烟草烟碱含量
- Determination of Nicotine in Tobacco by NIR Spectroscopy Enhanced with Deep Learning and Kepler Optimization Algorithm
- 分析测试学报 2025年44卷第10期页码：2071-2078
- 作者机构：
  
  1.中国烟草总公司郑州烟草研究院，河南郑州 450000
  2.福建省三明金叶复烤有限公司，福建三明 365003
  3.江苏中烟工业有限责任公司，江苏南京 210000
  4.上海创和亿电子科技发展有限公司，上海 200092
- 作者简介：
  
  李少鹏，硕士，工程师，研究方向：原料研究与评价，E-mail：lisp@jszygs.com
- 基金信息：
  
  江苏中烟工业有限责任公司科技项目(Y04H202001)
- DOI：10.12452/j.fxcsxb.250425320
  中图分类号： O657.3;TS41.1
- 收稿：2025-04-25，
  
  修回：2025-06-16，
  
  录用：2025-07-01，
  
  纸质出版：2025-10-15
- 稿件说明：
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王桂瑶,林梦涵,李少鹏,詹映,张军,彭云发,田震,周汉平,郭建华,宋纪真.深度学习与开普勒优化算法结合近红外光谱测定烟草烟碱含量[J].分析测试学报,2025,44(10):2071-2078.

WANG Gui-yao,LIN Meng-han²,LI Shao-peng³,ZHAN Ying⁴,ZHANG Jun⁴,PENG Yun-fa⁴,TIAN Zhen²,ZHOU Han-ping,GUO Jian-hua,SONG Ji-zhen.Determination of Nicotine in Tobacco by NIR Spectroscopy Enhanced with Deep Learning and Kepler Optimization Algorithm[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(10):2071-2078.
王桂瑶,林梦涵,李少鹏,詹映,张军,彭云发,田震,周汉平,郭建华,宋纪真.深度学习与开普勒优化算法结合近红外光谱测定烟草烟碱含量[J].分析测试学报,2025,44(10):2071-2078. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.250425320.

WANG Gui-yao,LIN Meng-han²,LI Shao-peng³,ZHAN Ying⁴,ZHANG Jun⁴,PENG Yun-fa⁴,TIAN Zhen²,ZHOU Han-ping,GUO Jian-hua,SONG Ji-zhen.Determination of Nicotine in Tobacco by NIR Spectroscopy Enhanced with Deep Learning and Kepler Optimization Algorithm[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(10):2071-2078. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.250425320.

摘要

为提升近红外光谱对烟叶烟碱含量的定量分析精度，提出了一种融合开普勒优化算法（KOA）、卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和多头自注意力机制（MultiAttention）的深度学习模型。首先对1 790份烟叶样本的近红外光谱进行Savitzky-Golay一阶导数预处理，通过CNN提取光谱多尺度特征，利用GRU捕捉波长点间的时序依赖关系，并引入MultiAttention实现特征动态加权；同时，采用KOA算法优化模型超参数（学习率、卷积核个数、隐藏层节点数），通过调控轨道周期（

）、初始引力强度（

₀）和衰减系数（

），解决传统模型易陷入局部最优和收敛慢的问题。实验结果表明，当

=1、

₀=0.05、

=8时，模型预测烟碱含量的拟合优度（

²）为0.980，均方根误差（RMSE）为0.069，平均绝对误差（MAE）为0.049，较偏最小二乘法（PLS）、卷积神经网络回归（CNNR）等对比模型的精度显著提升。研究表明，该模型通过特征提取-时序建模-全局优化的一体化框架，有效提升了近红外光谱定量分析的鲁棒性与泛化能力，为烟叶化学成分的快速精准检测提供了新方法。

Abstract

This study aims to improve the quantitative analysis accuracy of nicotine content in tobacco leav

es using near-infrared（NIR） spectroscopy by proposing a deep learning model integrating the Kepler optimization algorithm（KOA），convolutional neural network（CNN），gated recurrent unit（GRU），and multi-head self-attention mechanism（MultiAttention）. First，the NIR spectra of 1 790 tobacco leaf samples were preprocessed using the Savitzky-Golay first derivative method. The CNN was employed to extract multi-scale spectral features，the GRU was used to capture the sequential dependencies between wavelength points，and the MultiAttention mechanism was introduced to dynamically weight features. Additionally，the KOA algorithm was applied to optimize the model's hyperparameters （learning rate，number of convolutional kernels，and hidden layer nodes）. By adjusting the orbital period factor（

），initial gravitational strength（

₀），and decay coefficient（

），the model addressed the issues of traditional models being prone to local optima and slow convergence. Experimental results showed that when

=1，

₀=0.05，and

=8，the model achieved a goodness-of-fit（

²） of 0.980，root mean square error（RMSE） of 0.069，and mean absolute error（MAE） of 0.049 for nicotine content prediction，significantly outperforming comparative models such as partial least squares（PLS） and convolutional neural network regression（CNNR）. The study demonstrates that this model，through an integrated framework of feature extraction-sequential modeling-global optimization，effectively enhances the robustness and generalization ability of NIR spectral quantitative analysis，providing a new method for rapid and accurate detection of chemical components in tobacco leaves.

关键词

Keywords

references

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