随着烟草行业科研数据的爆发式增长，但当前数据应用存在分析效率低、隐性规律挖掘不足、人工依赖度高等痛点。传统单一维度的数据解析方式已难以满足复杂科研场景需求。通过整合烟叶代谢组学、感官评价、工艺参数等多来源数据，融合文本、图像、光谱、色谱、质谱、热重，以及核磁共振波谱等各类多维度、多组学、多模态的分析化学量测数据。
化学计量学技术算法可以实现数据智能解析、特征自动提取、知识深度挖掘，通过多元统计分析、模式识别、机器学习算法实现跨模态数据的特征提取与知识发现，提供复杂建模分析能力，构建 "数据 - 模型 - 决策"三位一体的智能分析体系，推动烟草科研从 "经验试错" 向 "数据驱动" 转型。
以标准化、数字化、价值化为主线，构建覆盖 "数据采集 - 数据存储 - 数据质量 - 数据应用" 全链路的烟草科研大数据管理体系，建立以产品对象全生命周期全过程的数据查询平台，并提供多来源多维度的综合数据分析。
关联谱图数据与常规化学指标（总糖、烟碱、氯含量），构建烟叶成分数据库；比较不同产区烟叶的有机酸、微量元素组成差异，构建烟叶原料产区判别模型，实现烟叶 "从田间到烟包" 的精准溯源。
采用成品烟丝中挥发性与半挥发性成分的色谱/质谱和三维荧光光谱指纹图谱，联合化学计量学色谱预处理、一致性评价、模型验证等数学算法，构建成品烟丝内在品质一致性评价体系。
基于烟叶多维度数据相似度智能分析需求进行开发，包括烟叶质量信息数据库及管理后台开发、烟叶数据集差异度分析平台开发、叶组配方信息管理及叶组数字化配方勾兑分析系统开发。
烟用香精香料感官及品质相结合，采用多种指纹图谱方法并结合各类机器学习算法对烟用香精香料这一复杂体系组分进行精确表征和人工智能辅助分析，实现烟用香精香料品质评价、感官一致性管控、生产过程控制以及数字化调配等多任务的一站式的解决方案。
充分利用数据挖掘及统计分析建模技术建立相应的“赋香组分复杂体系-质量稳定性-感官评价”三者间的基于化学计量学算法的模型，并借助该模型对影响赋香卷烟纸稳定性的关键因子及标志物的鉴别及溯源研究，为赋香卷烟纸稳定性监控方法提供创新评价手段。
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