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本申请涉及烟草化学成分检测技术领域，尤其涉及一种烤烟化学成分预测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取烟草样本的光谱数据；对所述光谱数据进行预处理，得到预处理后的光谱数据；将预处理后的光谱数据输入预训练的多分支深度神经网络，得到烟草样本中多种化学成分的预测值；其中，多分支深度神经网络包括共享特征提取单元和多个分支特征提取单元，共享特征提取单元用于从预处理后的光谱数据中提取光谱特征，各分支特征提取单元分别对应一种化学成分，用于基于光谱特征进行专属预测，且各分支特征提取单元设有不同的网络深度，本申请实现了模型复杂度与各成分预测难度的最优匹配，提升了小数值范围成分的预测精度。