中红外光谱分析技术结合化学计量学方法快速分析酱香型白酒酸酯含量

TS262.3%TS261.7; 采用中红外光谱分析技术结合化学计量学方法对酱香型白酒轮次酒中的总酸及总酯含量进行定量分析,采用标准正态变量(SNV)对光谱进行预处理,应用遗传算法(GA)分别结合偏最小二乘法(PLS)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立定标模型,并采用独立测试集样品对模型准确度进行验证.结果表明,采用标准正态变量(SNV)对样品光谱进行预处理可提高建模效果,而经遗传算法(GA)对特征变量优化后建立的偏最小二乘(PLS)模型分别将总酸、总酯两项指标模型的变量数降低至38及25个.以GA优选的波长作为输入变量建立的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型效果更优,总酸及总酯模型...

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Published in中国酿造 Vol. 43; no. 1; pp. 244 - 249
Main Authors 唐云容, 庞臻, 钟敏, 路虎, 潘成康, 文永, 李子文
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 贵州习酒股份有限公司,贵州 遵义 564622%中国食品发酵工业研究院有限公司,北京 100015 25.01.2024
Subjects
中红外光谱分析技术
sauce-flavor Baijiu
酱香型白酒
chemometrics method
quantitative analysis
化学计量学方法
mid-infrared spectroscopy analysis
定量分析
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Summary:TS262.3%TS261.7; 采用中红外光谱分析技术结合化学计量学方法对酱香型白酒轮次酒中的总酸及总酯含量进行定量分析,采用标准正态变量(SNV)对光谱进行预处理,应用遗传算法(GA)分别结合偏最小二乘法(PLS)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立定标模型,并采用独立测试集样品对模型准确度进行验证.结果表明,采用标准正态变量(SNV)对样品光谱进行预处理可提高建模效果,而经遗传算法(GA)对特征变量优化后建立的偏最小二乘(PLS)模型分别将总酸、总酯两项指标模型的变量数降低至38及25个.以GA优选的波长作为输入变量建立的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型效果更优,总酸及总酯模型的决定系数(R2)分别提升至0.994及0.987,预测均方根误差(RMSEP)分别降低至0.031、0.082,相对分析误差(RPD)值分别为11.94、8.05.验证实验结果表明,总酸及总酯模型的决定系数(R2)分别为0.993、0.985,RMSEP分别为0.036、0.089,表明建立的定标模型准确度及稳定性良好,可快速检测酱香型白酒中的总酸和总酯含量,为液体白酒品质的快速分析方法研究提供技术借鉴.
ISSN:0254-5071
DOI:10.11882/j.issn.0254-5071.2024.01.038