本文關(guān)鍵詞：濃香型白酒的熒光光譜特性及其鑒別方法研究

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【摘要】：濃香型是中國白酒的基本香型之一,濃香型白酒具有芳香濃郁,綿甜爽凈等特點(diǎn),在我國白酒銷量上一直處于領(lǐng)先地位。本文運(yùn)用三維熒光光譜技術(shù),測量了濃香型白酒的三維熒光光譜,對濃香型白酒的熒光特性進(jìn)行了分析,并實(shí)現(xiàn)了不同品牌以及不同年份濃香型白酒的分類鑒別。本文首先對四種不同品牌以及其中某一種品牌不同年份濃香型白酒的三維熒光光譜特性進(jìn)行了分析,結(jié)果表明相同品牌濃香型白酒的熒光光譜譜線及熒光特性基本相同,個(gè)別存在差異；不同品牌濃香型白酒的三維熒光光譜特性存在一定的差異,但也有相似處。對于某品牌不同年份濃香型白酒,位于336-366nm波段內(nèi)的熒光峰位置隨著年份的增加先藍(lán)移后紅移。位于432nm左右的熒光峰,總體上熒光峰強(qiáng)度隨年份的增加不斷增強(qiáng)。同時(shí),文章還測量了清香型,芝麻香型,豉香型白酒的三維熒光光譜,將濃香型白酒熒光特性與這三種香型比較,發(fā)現(xiàn)清香型白酒的熒光特性與濃香型白酒較相似,而豉香型白酒熒光特性與濃香型白酒的差異較大。為了維護(hù)白酒市場的穩(wěn)定,保護(hù)消費(fèi)者的利益,本文提出了一種利用三維熒光光譜技術(shù)鑒別不同品牌濃香型白酒的方法。通過測量七種不同品牌濃香型白酒的三維熒光光譜,采用求偏導(dǎo)和小波壓縮相結(jié)合的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,對得到的數(shù)據(jù)做主成分分析(SVM)。將提取的主成分得分作為支持向量機(jī)(PCA)建立不同品牌濃香型白酒的分類鑒別模型。分別比較了數(shù)據(jù)不求偏導(dǎo),對數(shù)據(jù)求一階偏導(dǎo)和二階偏導(dǎo)的預(yù)處理后對鑒別模型的影響。結(jié)果表明：三維熒光光譜經(jīng)過二階偏導(dǎo)的預(yù)處理后,結(jié)合主成分分析和支持向量機(jī)能較好地實(shí)現(xiàn)不同品牌濃香型白酒的分類鑒別,訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率為98.98%,預(yù)測集的準(zhǔn)確率為100%。為了保證年份酒的安全可靠,提高企業(yè)年份酒的誠信度,本文提出了一種應(yīng)用三維熒光光譜技術(shù)結(jié)合非負(fù)矩陣分解(NMF)的方法,實(shí)現(xiàn)了不同年份白酒的分類鑒別。文中以某兩種品牌濃香型白酒為例,將年份為10年,20年,30年的濃香型白酒原酒,按不同比例混合,將求得的加權(quán)年份作為年份酒的年份。運(yùn)用乘性迭代的非負(fù)矩陣分解方法,對測量得到的加權(quán)年份酒的三維熒光光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分解。把系數(shù)矩陣作為支持向量機(jī)的輸入,建立不同年份濃香型白酒的預(yù)測模型,并將得到的結(jié)果與主成分分析法比較。結(jié)果表明：三維熒光光譜結(jié)合非負(fù)矩陣分解能較好的實(shí)現(xiàn)不同年份白酒的分類鑒別,訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率最高為100%,預(yù)測集的準(zhǔn)確率最高為100%。
【關(guān)鍵詞】：三維熒光光譜技術(shù) 濃香型白酒 品牌鑒別 年份酒鑒別 非負(fù)矩陣分解 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TS262.31;O657.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 濃香型白酒及其年份酒8-9
• 1.2 中國白酒分析檢測技術(shù)的研究進(jìn)展9-10
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)10-12
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容10
• 1.3.2 主要創(chuàng)新點(diǎn)10-12
• 第二章 熒光分析法原理和實(shí)驗(yàn)儀器12-15
• 2.1 熒光分析法基本原理12-14
• 2.1.1 熒光的產(chǎn)生12
• 2.1.2 三維熒光光譜技術(shù)12-13
• 2.1.3 熒光分析法特點(diǎn)13-14
• 2.2 實(shí)驗(yàn)儀器14
• 2.3 本章小結(jié)14-15
• 第三章 四種濃香型白酒的三維熒光光譜及其特性分析15-24
• 3.1 實(shí)驗(yàn)樣品與方法15
• 3.1.1 實(shí)驗(yàn)樣品15
• 3.1.2 實(shí)驗(yàn)方法15
• 3.2 四種濃香型白酒的三維熒光光譜及其特性分析15-19
• 3.2.1 四種濃香型白酒的三維熒光光譜15-17
• 3.2.2 四種濃香型白酒的三維熒光光譜特性17
• 3.2.3 濃香型白酒中幾種單體的熒光光譜及其光譜特性17-18
• 3.2.4 分析與討論18-19
• 3.3 某品牌不同年份濃香型白酒的熒光光譜及其特性分析19-22
• 3.3.1 不同年份濃香型白酒的三維熒光光譜19-20
• 3.3.2 不同年份濃香型白酒的三維熒光光譜特性20-21
• 3.3.3 分析與討論21-22
• 3.4 濃香型白酒與三種其它香型白酒的熒光特性的比較22-23
• 3.4.1 清香型、芝麻香型和豉香型白酒的三維熒光光譜22-23
• 3.4.2 四種品牌濃香型白酒與其它三種香型白酒的熒光特性的比較23
• 3.4.3 分析與討論23
• 3.5 本章小結(jié)23-24
• 第四章 三維熒光光譜結(jié)合PCA-SVM對七種濃香型白酒的品牌鑒別24-31
• 4.1 實(shí)驗(yàn)樣品與方法24
• 4.1.1 實(shí)驗(yàn)樣品24
• 4.1.2 實(shí)驗(yàn)方法24
• 4.2 算法原理24-27
• 4.2.1 導(dǎo)數(shù)光譜基本原理24-25
• 4.2.2 小波變換基本原理25
• 4.2.3 主成分分析基本原理25-26
• 4.2.4 支持向量機(jī)基本原理26-27
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論27-30
• 4.3.1 不同品牌濃香型白酒的三維熒光光譜27-28
• 4.3.2 光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理28
• 4.3.3 主成分分析28
• 4.3.4 主成分分析結(jié)合支持向量機(jī)對不同品牌濃香型白酒的分類28-30
• 4.4 本章小結(jié)30-31
• 第五章 三維熒光光譜結(jié)合非負(fù)矩陣對濃香型白酒年份的鑒別31-39
• 5.1 實(shí)驗(yàn)樣品與方法31-32
• 5.1.1 實(shí)驗(yàn)樣品31-32
• 5.1.2 實(shí)驗(yàn)方法32
• 5.2 算法原理32-33
• 5.2.1 非負(fù)矩陣分解原理32-33
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論33-38
• 5.3.1 不同年份濃香型白酒的熒光光譜33-34
• 5.3.2 非負(fù)矩陣分解34-35
• 5.3.3 非負(fù)分解結(jié)合支持向量機(jī)對不同年份濃香型白酒的分類35-37
• 5.3.4 非負(fù)矩陣分解與主成分分析方法的比較37-38
• 5.4 本章小結(jié)38-39
• 總結(jié)與展望39-41
• 總結(jié)39-40
• 展望40-41
• 致謝41-42
• 參考文獻(xiàn)42-46
• 附錄：作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文46

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：700037