發(fā)布時(shí)間：2017-09-16 14:36

  本文關(guān)鍵詞：近紅外光譜波段優(yōu)化在白酒酒醅成分分析中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 白酒酒醅 近紅外光譜技術(shù) 定量分析 預(yù)處理方法 波段篩選

【摘要】：為了提高白酒酒醅主要成分的快速檢測(cè)技術(shù)水平,利用近紅外光譜法對(duì)白酒酒醅中的水份、淀粉、酸度和酒精度進(jìn)行定量分析,通過PLS建立酒醅成分定量分析模型,同時(shí)采用CARS、間隔偏最小二乘變量選擇法(iPLS)和無(wú)信息變量消除法(UVE),實(shí)現(xiàn)光譜特征波段選擇,并利用多元散射校正(MSC)、導(dǎo)數(shù)以及標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換(SNV)等預(yù)處理方法進(jìn)行模型優(yōu)化。用決定系數(shù)(R~2)、預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)偏差(RMSEP)以及最佳主因子數(shù)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià),確定最佳建模方法。結(jié)果表明:波段篩選能夠?qū)δＰ推鸬絻?yōu)化作用,并提高模型運(yùn)算速度,其中CARS優(yōu)化效果最為明顯,酒醅水份、淀粉、酸度和酒精度的R~2分別達(dá)到0.885,0.915,0.951,0.954;RMSEP分別為0.630,0.519,0.228,0.234,有效地提高了模型的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確度。經(jīng)過優(yōu)化,所建模型預(yù)測(cè)效果好,能夠滿足白酒酒醅主要成分的快速檢測(cè)要求,在實(shí)際應(yīng)用中有一定的參考價(jià)值。
【作者單位】： 中國(guó)食品發(fā)酵工業(yè)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 白酒酒醅 近紅外光譜技術(shù) 定量分析 預(yù)處理方法 波段篩選
【基金】：科研院所技術(shù)開發(fā)研究專項(xiàng)項(xiàng)目(2013EG111212)資助
【分類號(hào)】：O657.33;TS262.3
【正文快照】： 引言酒醅發(fā)酵過程伴隨著水份,淀粉,以及酸度等主要成分含量的變化,影響白酒釀造的產(chǎn)量、質(zhì)量與風(fēng)味,因此,對(duì)酒醅中主要物質(zhì)及時(shí)檢測(cè)是控制白酒生產(chǎn)品質(zhì)的保障。目前傳統(tǒng)化學(xué)檢測(cè)方法存在操作繁雜,檢測(cè)結(jié)果延遲,準(zhǔn)確性差,污染環(huán)境,難以實(shí)現(xiàn)大批量快速定量檢測(cè)等缺點(diǎn)[1]。尋找一

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