Никотин является основным компонентом в жидкости для электронных сигарет, его содержание определяет вкус жидкости и безопасность продукта. Для повышения эффективности измерения содержания никотина в жидкости для электронных сигарет в данной работе использованы технология ближнего инфракрасного спектроскопии и регрессия экстремального машинного обучения (ELMR) для построения количественной модели прогнозирования содержания никотина. Результаты экспериментов показали, что коэффициент детерминации R2 модели ELMR составляет 0.9262, что значительно выше, чем у традиционной модели главных компонент (PCR) с 0.8590 и модели частичных наименьших квадратов (PLSR) с 0.8604; одновременно среднеквадратичная ошибка прогноза (RMSEP) модели ELMR равна 0.0268, что меньше, чем у модели PCR (0.0431) и PLSR (0.0409). Эти результаты показывают, что разработанная количественная модель ближнего инфракрасного спектроскопического анализа может применяться для быстрого и точного измерения содержания никотина, закладывая прочную основу для реализации реального времени онлайн-мониторинга содержания никотина в жидкости для электронных сигарет и быстрой оценки других параметров качества.

жидкость для электронных сигарет; содержание никотина; ближний инфракрасный спектр; экстремальный машинный регресс; быстрое обнаружение