近红外光谱波段优化在白酒酒醅成分分析中的应用
  • 【DOI】

    10.3964/j.issn.1000-0593(2016)01-0084-07

  • 【摘要】

    为了提高白酒酒醅主要成分的快速检测技术水平,利用近红外光谱法对白酒酒醅中的水份、淀粉、酸度和酒精度进行定量分析,通过PLS建立酒醅成分定量分析模型,同时采用CARS、间隔偏最小二乘变量选择法(iPLS)和无信息变量消除法(UVE),实现光谱特征波段选择,并利用多元散射校正(MSC)、导数以及标准正态变量变换(SNV)等预处理方法进行模型优化。用决定系数(R2)、预测标准偏差(RMSEP)以及最佳主... 展开>>为了提高白酒酒醅主要成分的快速检测技术水平,利用近红外光谱法对白酒酒醅中的水份、淀粉、酸度和酒精度进行定量分析,通过PLS建立酒醅成分定量分析模型,同时采用CARS、间隔偏最小二乘变量选择法(iPLS)和无信息变量消除法(UVE),实现光谱特征波段选择,并利用多元散射校正(MSC)、导数以及标准正态变量变换(SNV)等预处理方法进行模型优化。用决定系数(R2)、预测标准偏差(RMSEP)以及最佳主因子数对模型进行评价,确定最佳建模方法。结果表明:波段筛选能够对模型起到优化作用,并提高模型运算速度,其中C A RS优化效果最为明显,酒醅水份、淀粉、酸度和酒精度的 R2分别达到0.885,0.915,0.951,0.954;RMSEP分别为0.630,0.519,0.228,0.234,有效地提高了模型的稳定性与准确度。经过优化,所建模型预测效果好,能够满足白酒酒醅主要成分的快速检测要求,在实际应用中有一定的参考价值。 收起<<

  • 【作者】

    熊雅婷  李宗朋  王健  张英  王淑军  尹建军  宋全厚 

  • 【作者单位】

    中国食品发酵工业研究院

  • 【刊期】

    光谱学与光谱分析 ISTIC EI SCI PKU 2016年1期

  • 【关键词】

    白酒酒醅  近红外光谱技术  定量分析  预处理方法  波段筛选  Liquor fermented grains  Near infrared spectroscopy  Quantitative analysis  Pretreatment method  Band selection 

  • 【基金项目】

    科研院所技术开发研究专项项目