1.烟草行业近红外光谱大数据系统

       迄今为止，近红外光谱数据的类型也从单一类型向多类型数据进行转变。在不同仪器、不同应用场景、不同生产节点中，中间产品光谱的产生，大大地丰富了近红外光谱的数据类型。此外，在许多以在线分析为主流分析模式的行业中，较短的光谱采集时间使单位时间内产生的光谱数量异常巨大，这使得单条光谱的价值密度非常低，必须使用大数据挖掘技术对光谱数据集进行整体分析，才能挖掘到其中的有效信息。传统的近红外光谱数据正逐渐转变为近红外光谱大数据。以烟草行业为例，近红外技术为烟叶原料的品质、配方维护、产品及辅料质量提供快速检测或在线分析。烟草行业的实践表明，以近红外光谱分析为主的过程分析技术为工业信息化与自动化的深度融合起到了决定性的作用，其所提供的快速、实时测量信息可以使工农业生产过程保持最优化的控制，在显著提高产品质量的同时，降低生产成本和资源消耗。将近红外光谱技术与大数据进行融合，建立一套基于大数据的近红外光谱分析管理技术，对于近红外光谱技术在烟草行业中的深入发展和推广，有着十分重要的意义。由国家烟草专卖局牵头，郑州烟草研究院与贵州中烟支持，大连达硕构建的烟草行业近红外光谱大数据系统，收集烟叶原料、产品、烟用材料及生产过程的近红外光谱数据，建立近红外光谱预处理、信息提取、建模、聚类、判别及相关分析等方法，表征烤烟品质与特征，分析烟叶化学成分、感官风格、质量特点之间的关系，及卷烟加工的过程控制和卷烟产品的质量保证，为烟叶种植、烟叶采购、配方维护、卷烟加工提供技术和数据平台，服务于互联网+时代的科学决策和智能制造。