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中国酿造 2024年第1期43卷 184-189页

作者：王继华李兆飞杨壮赵娜张贵宇四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室四川宜宾644000 四川轻化工大学自动化与信息工程学院四川宜宾644000

为解决基于气相色谱-质谱联用(GC-MS)仪采集的浓香型白酒基酒等级分类中样本不均衡导致分类模型性能下降的问题,提出了一种面向不平衡数据集的浓香型白酒基酒分类研究。该方法首先采用合成少数类过采样技术(SMOTE)对浓香型基酒样品中少... 详细信息

为解决基于气相色谱-质谱联用(GC-MS)仪采集的浓香型白酒基酒等级分类中样本不均衡导致分类模型性能下降的问题,提出了一种面向不平衡数据集的浓香型白酒基酒分类研究。该方法首先采用合成少数类过采样技术(SMOTE)对浓香型基酒样品中少数类样本进行扩充,改善样本的不均衡性;然后结合稀疏主成分分析(SPCA)对GC-MS图谱数据进行降维;最后使用深度森林(DF)分类器建立浓香型白酒基酒分类识别模型。结果表明,使用SMOTE算法对基酒数据集进行平衡之后能够有效提高模型分类准确率,所建立的浓香型基酒分类模型正确率达到96.61%,该分类模型的建立对基酒等级分类能起到一定的指导和借鉴作用。

关键词：气相色谱-质谱联用浓香型白酒基酒合成少数类过采样技术稀疏主成分分析基酒分类

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基于气相色谱与支持向量机的浓香型白酒基酒等级判断模型研究

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中国酿造 2023年第5期42卷 184-190页

作者：韩云翠吕志远刘玉涛张梦梦张晨曦汪俊卿齐鲁工业大学生物工程学院山东济南250353 济南趵突泉酿酒有限责任公司山东济南250115

以浓香型白酒基酒为研究对象,采用气相色谱技术分析基酒中的挥发性风味物质成分,以特定时间间隔内色谱峰面积为数据点进行提取和计算,结合支持向量机(SVM)建立浓香型基酒质量等级判断模型。以SVM模型预测准确率为评价指标,通过单因素试... 详细信息

以浓香型白酒基酒为研究对象,采用气相色谱技术分析基酒中的挥发性风味物质成分,以特定时间间隔内色谱峰面积为数据点进行提取和计算,结合支持向量机(SVM)建立浓香型基酒质量等级判断模型。以SVM模型预测准确率为评价指标,通过单因素试验和响应面优化试验筛选出构建模型的最佳测试集比例和色谱数据,在最优条件下,依次对SVM类型和核函数进行优化,建立四个级别基酒质量等级判断模型,并设计分级多步预测试验分析不同级别基酒的识别情况。结果表明,当测试集比例为75%,色谱数据分析起始时间为5 min,分析结束时间为19 min,数据点间隔为1 min时,c-多类别支持向量分类的径向基(RBF)核函数所建四个级别基酒分级模型的准确率最高为94.0%。按照前述方法优化后,分级多步试验优化结果表明,三级酒分级准确率为100%,一级与二级基酒分级准确率为97.2%,特级与一级基酒分级准确率为95.1%。该研究同时发现己酸乙酯、乙醇、乳酸乙酯、乙酸乙酯对分级模型的累计方差贡献率可达79.1%,是基酒质量等级划分的重要风味物质。

关键词：浓香型白酒基酒响应面优化法质量等级判断支持向量机

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基于分子光谱技术的浓香型白酒基酒品质检测研究

基于分子光谱技术的浓香型白酒基酒品质检测研究

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作者：辛新江苏大学

学位级别：硕士

白酒作为六大蒸馏酒之一,是我国的特色酒类,已逐渐成为人们日常生活和交际过程中重要的食品。现有的白酒质量等级评定方法主要包括人工感官评定和常规理化分析,这些方法因主观性强、方法繁琐、时效性差和成本昂贵等不足而无法实现实时... 详细信息

白酒作为六大蒸馏酒之一,是我国的特色酒类,已逐渐成为人们日常生活和交际过程中重要的食品。现有的白酒质量等级评定方法主要包括人工感官评定和常规理化分析,这些方法因主观性强、方法繁琐、时效性差和成本昂贵等不足而无法实现实时快速检测。近年来,光谱检测技术因其操作简便、检测快速、灵敏度高和重现性好等优点,在食品品质检测领域得到广泛应用。本研究主要采用了四种分子光谱技术(近红外光谱、中红外光谱、紫外-可见光谱、拉曼光谱)对不同等级的浓香型白酒基酒及其主要酯类化合物(己酸乙酯、乳酸乙酯、丁酸乙酯、乙酸乙酯)含量进行检测,旨在建立一套较为完整的浓香型白酒基酒质量等级的无损快速检测体系,具体研究内容和相关结论如下:(1)浓香型白酒基酒样本的收集及感官等级评定。收集了不同车间、不同班组的白酒基酒样本共75个,经车间工人初步等级划分后获得一级酒、二级酒和三级酒。经初步划分的白酒基酒样本再由专业的感官评定人员进行严格的等级评定,最终获得一级好酒样本10个,一级差酒样本22个,二级好酒样本10个,二级差酒样本14个,三级酒样本19个。(2)不同等级浓香型白酒基酒样本的快速判别。研究采集了不同等级白酒基酒样本的四种光谱信息,并分别结合主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、反向传播人工神经网络分析(BPANN)三种化学计量学方法建立不同等级白酒基酒的等级判别模型,并比较各模型效果。结果表明,四种光谱技术均能对不同等级样本进行区分,模型效果较好。其中,中红外光谱的LDA和BPANN模型的训练集和测试集识别率均达到100%,模型效果最好,近红外、紫外和拉曼光谱虽未达到100%,但识别率均较高,也能达到判别目的,能够对不同等级浓香型白酒基酒进行判别区分。(3)浓香型白酒基酒中主要酯类化合物含量的快速检测。研究采用气相色谱法测定白酒基酒样本中各酯类化合物的含量,所测得的酯类含量作为参考值分别与四种光谱建立联合区间偏最小二乘(SiPLS)定量模型。结果表明,四种光谱技术均能实现白酒基酒中主要酯类化合物含量的快速测定,其中中红外光谱技术对白酒基酒中己酸乙酯、乳酸乙酯、乙酸乙酯三种酯类的定量模型效果最好,其训练集和测试集的相关系数分别为0.9866和0.9847、0.9942和0.9937、0.9908和0.9852;近红外光谱技术对丁酸乙酯的定量模型效果最好,其训练集和测试集的相关系数为0.9262和0.9707,各模型均能满足白酒生产过程中各酯类化合物含量的检测要求。本研究实现了不同等级浓香型白酒基酒的准确判别,同时所建的酯类化合物快速定量模型的效果较好,能满足白酒生产中的分析检测要求,为浓香型白酒基酒等级的快速判别提供一种客观而准确的分析方法,有效提升了白酒的智能化生产水平。

关键词：浓香型白酒基酒分子光谱技术化学计量学等级判别酯类化合物

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