本文關(guān)鍵詞：基于FT-NIR的葡萄酒發(fā)酵過程中揮發(fā)酸的定量分析

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【摘要】：利用近紅外光譜技術(shù)對葡萄酒發(fā)酵過程中揮發(fā)酸含量進行定量分析,通過偏最小二乘法建立葡萄酒發(fā)酵過程中揮發(fā)酸定量分析模型,同時采用間隔偏最小二乘法(iPLS)、后向間隔偏最小二乘法(BiPLS)、組合間隔偏最小二乘法(SiPLS)、競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法(CARS)對整個譜區(qū)進行光譜特征變量篩選。以決定系數(shù)(R~2)、校正標準偏差(RMSEC)、預(yù)測標準偏差(RMSEP)、相對分析誤差(RPD)以及最佳主因子數(shù)為模型質(zhì)量的評價指標。結(jié)果表明:進行變量篩選可對模型起到優(yōu)化作用,提高識別精度,降低模型解析難度。其中CARS對模型的優(yōu)化效果最佳,優(yōu)化模型的決定系數(shù)R~2達到0.868,RMSEC為0.033,RMSEP為0.032,RPD為5.31,有效簡化了模型復(fù)雜程度,提高了模型穩(wěn)定性和預(yù)測能力。
【作者單位】： 寧夏大學(xué)農(nóng)學(xué)院;中國食品發(fā)酵工業(yè)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 葡萄酒 揮發(fā)酸 近紅外光譜技術(shù) 定量分析 波段篩選
【基金】：科技部科研院所技術(shù)開發(fā)研究專項(2013EG111212)
【分類號】：TS262.6;O657.33
【正文快照】： 葡萄酒以其豐富的營養(yǎng)成分,獨特濃郁的香味聞名于世界,深受消費者的喜愛[1]。如今隨著葡萄酒市場的發(fā)展,消費者對葡萄酒的質(zhì)量有了更高的要求,而葡萄酒發(fā)酵過程中各項指標的變化對葡萄酒品質(zhì)有著極為重要的影響,因此,釀酒企業(yè)對于葡萄酒發(fā)酵過程中各參數(shù)的實時監(jiān)測尤為重視[2]

【相似文獻】

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本文編號：906317