近年来,随着人们对吸烟与健康问题的日益关注以及全球禁烟运动的日益高涨,降低烟草中有害化学成分成为事关烟草行业兴衰的关键之一。与此同时,随着我国加入WTO,烟草行业面临强大的竞争压力。研制“高香气、低危害”的中式卷烟、提高烟草配方的科学性,对增强烟草行业的整体竞争力具有重要的意义。为此,本文在广泛的文献调研基础上,开展了以下四个方面的研究工作: 1.研究了用维生素C、维生素E和海泡石降低卷烟烟气中亚硝胺含量的方法。以2.5%的维生素C、4.0%的维生素E溶液处理烟草样品以及用海泡石粉末置于卷烟滤咀底部直接作用于卷烟烟气,实验表明卷烟烟气中的亚硝胺含量明显降低。经2.5%的维生素C、4.0%的维生素E处理后的烟草,12小时后其烟气中亚硝胺的含量分别降低约33.8%、34.3%; 0.05g海泡石直接作用于烟气则降低24.1%。该实验为提高人们吸食卷烟的安全性提供了一条有效的技术途径,而且该处理材料成本低廉,易于获得,在烟草行业具有广泛的推广应用前景。2.首次利用模糊均值聚类的分析方法,以烟叶致香成分的组成和含量为依据,将烟叶样品聚为不同的类并与评吸结果进行了对照,表明该方法对所提供的烟叶样品有很好的聚类能力。对于有部分评吸先验知识的烟叶体系,使用模糊聚类的方法,获得了很好的聚类效果,对卷烟生产中替代烟叶的选择,对卷烟配方的调整和开发具有一定的指导意义。通过香味物质特征权重的调整,鉴别了各个香味成分对卷烟香味贡献的大小,对卷烟配香工作起到了一定的指导作用。3.从烟叶化学成分和烟叶品质的关系入手,结合评吸结果,首次用遗传BP神经网络建立了基于烟草中致香物质含量的烟草模式识别模型,为判别烟草香味特征提供了一种新的识别手段。结果表明,使用该方法能全局优化基于烟草致香成分的神经网络结构,较之梯度下降法的神经网络的训练效率更高,得到的识别结果也更加准确。4.将烟叶香味物质引入计算机辅助配烟系统,建立了烟叶致香成分数据库。同时将模糊聚类方法及遗传-神经网络模式识别应用于辅助配烟系统,提高了烟草系统聚类的效果以及对未知烟草识别的能力。