游离氨基酸是烟叶的重要化学成分，在烟叶的烘烤、陈化、调制及抽吸过程中，均会与烟叶中的还原糖发生梅拉德反应，从而形成多种重要的致香成分。烟叶中游离氨基酸含量和种类的多少与烟叶内在品质有着直接关系，开发游离氨基酸的分析方法有着重要的理论意义和实际运用价值。 　　实验步骤分为提取、分离、浓缩、过滤、超滤、上机。采用80％乙醇溶液作为游离氨基酸的提取剂，最大限度的提取烟叶中的游离氨基酸；阳离子交换树脂作为纯化剂，有效地去除影响检测的杂质；用氮吹仪浓缩洗脱液，微孔滤膜过滤除杂质，超滤膜去除大分子蛋白，最后用OPA&FMOC联用柱前衍生反相高效液相色谱法，同时检测烟叶中游离的一级和二级氨基酸。该方法重复性较好，除脯氨酸的相对标准偏差大于0.5％以外，其余氨基酸的相对标准偏差在0.199-0.464之间；在回收率实验中，大部分氨基酸的回收率在72％-119％之间，平均回收率为96.15％，氨基酸分离效果好、定性定量准确。 　　实验收集来自贵州、云南、河南等产地的烤烟烟叶样品85份，每份样品经过挑选一分为二，一份完成15种游离氨基酸(天冬氨酸、谷氨酸、天冬酰胺、丝氨酸、谷氨酰胺、苏氨酸、丙氨酸、精氨酸、酪氨酸、缬氨酸、蛋氨酸、苯丙氨酸、脯氨酸)的定性定量分析，根据所检测得到氨基酸数据剔除分离效果不好的组氨酸和甘氨酸两种氨基酸，每种烟叶共分析了13种游离氨基酸；另一份卷制成烟支，并进行水分平衡，然后由贵阳卷烟厂评烟委员会的专家进行感官评吸打分(香气质、香气量、吃味、杂气、刺激性、劲头、燃烧性、灰份、总分)，评吸按烟草行业标准YC/T138-1998进行，评吸结果作为烤烟内在品质的鉴定依据。 　　不同产地烤烟的游离氨基酸总量上差别不大，只是其中某些氨基酸含量上稍有差别。不同部位烟叶的游离氨基酸总量，上部最高，中部次之，下部最少，这个规律与不同部位烟叶中烟碱含量相似。烤烟和香料烟不仅在游离氨基酸总量上存在很大差别，而且其氨基酸的种类和含量上亦存在很大差别。 　　将13种游离氨基酸指标和感官评吸的9项指标组成样本数据集，为了减少网络的数据运算量、提高网络的运算速度，对13种游离氨基酸进行主成分分析，网络的输入矩阵由13维降至9维，以上数据组成9个输入、9个输出的X∈R18×70数据矩阵。采用拓扑结构为：9×s×9的网络，针对BP网络容易陷入局部极小、学习速度慢的缺点，本文采用LM算法。根据烟叶的先验知识，采取先对烟叶样本进行预分类，烟叶质量预测模型快速收敛。结果表明：验证误差和测试误差的变化趋势基本一致，训练网络均方误差mse为1.3644，将该模型运用于烟叶质量预测，预测结果的绝对误差范围：刺激性-0.62～1、吃味-0.8～1.2、灰色0.9～2.8、劲头-0.8～2、香气质-1.3～1.1、杂气-0.63～1、香气量-1.4～1.5、燃烧性-2.8～3.2、总分-7～6，其中总分的误差较大，其余指标得到了较好的预测结果，对单料烟的内在质量能作出较为客观的评价。 　　本文基于游离氨基酸人工神经网络的烟叶品质预测是可行的，预测结果较为客观、准确，方法优于传统的数理统计方法。随着烟叶化学成分定量分析技术，现代分析仪器的不断完善和发展，以及神经网络及其优化技术的深入研究，将神经网络应用到烟草制品内在质量的评定，与专家评吸形成互补，解决烟草行业长期以来仅依赖人为判定烟叶质量的问题，配合叶组配方和新产品的开发，在不久的将来一定能够成为现实。