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中红外光谱分析技术结合化学计量学方法快速分析酱香型白酒酸酯含量
被引量：
6
1
作者
唐云容
庞臻
+4 位作者
钟敏
路虎
潘成康
文永
李子文
《中国酿造》
CAS
北大核心
2024年第1期244-249,共6页
采用中红外光谱分析技术结合化学计量学方法对酱香型白酒轮次酒中的总酸及总酯含量进行定量分析,采用标准正态变量(SNV)对光谱进行预处理,应用遗传算法(GA)分别结合偏最小二乘法(PLS)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立定标模型,并采用...
采用中红外光谱分析技术结合化学计量学方法对酱香型白酒轮次酒中的总酸及总酯含量进行定量分析,采用标准正态变量(SNV)对光谱进行预处理,应用遗传算法(GA)分别结合偏最小二乘法(PLS)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立定标模型,并采用独立测试集样品对模型准确度进行验证。结果表明,采用标准正态变量(SNV)对样品光谱进行预处理可提高建模效果,而经遗传算法(GA)对特征变量优化后建立的偏最小二乘(PLS)模型分别将总酸、总酯两项指标模型的变量数降低至38及25个。以GA优选的波长作为输入变量建立的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型效果更优,总酸及总酯模型的决定系数(R2)分别提升至0.994及0.987,预测均方根误差(RMSEP)分别降低至0.031、0.082,相对分析误差(RPD)值分别为11.94、8.05。验证实验结果表明,总酸及总酯模型的决定系数(R2)分别为0.993、0.985,RMSEP分别为0.036、0.089,表明建立的定标模型准确度及稳定性良好,可快速检测酱香型白酒中的总酸和总酯含量,为液体白酒品质的快速分析方法研究提供技术借鉴。
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关键词
酱香型白酒
中红外光谱分析技术
化学计量学方法
定量
分析
在线阅读
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职称材料
中红外光谱技术在浓香型白酒原酒关键指标分析中的应用
被引量：
15
2
作者
周军
杨洋
+3 位作者
姚瑶
李子文
王健
侯长军
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期764-768,共5页
基于中红外光谱分析技术对浓香型白酒原酒中总酸及己酸乙酯的关键指标含量进行检测分析,采用标准正态变换(SNV)方法对数据进行预处理,结合组合间隔偏最小二乘波段选择法(SiPLS)及遗传算法(GA)对各指标的特征吸收波长进行筛选,最终采用...
基于中红外光谱分析技术对浓香型白酒原酒中总酸及己酸乙酯的关键指标含量进行检测分析,采用标准正态变换(SNV)方法对数据进行预处理,结合组合间隔偏最小二乘波段选择法(SiPLS)及遗传算法(GA)对各指标的特征吸收波长进行筛选,最终采用偏最小二乘法(PLS)建立分析模型,通过决定系数R^(2)、预测标准偏差(RMSEP)、性能和标准差之比(RPD)以及实际生产的独立测试样品对所建模型效果进行评价,探索中红外光谱分析技术结合波段筛选用于白酒原酒关键指标的定量分析效果。结果表明:采用中红外全光谱397~4000 cm^(-1)波段所建模型效果并不理想,总酸及己酸乙酯模型的RMSEP值分别达到0.156及0.981,R^(2)仅有0.666及0.453,RPD值为1.731及1.213,代表模型整体的相关拟合效果并不理想,预测误差较大,无法应用于实际生产。而采用GA在SiPLS波段优化基础上进一步进行特征变量筛选后,所建模型效果有了非常显著的提升,总酸及己酸乙酯两项指标的GA-SiPLS模型均体现出了较高的预测精度,R^(2)分别提升到了0.993及0.997,RMSEP值分别降低到0.023及0.077,RPD值提升至11.739及15.455,变量数也分别从935个降低到55及40个,在保留关键信息变量,体现原酒中总酸及己酸乙酯指标特征吸收的同时,有效减轻了模型的复杂程度,同时提高了模型运算速度及预测效果,充分体现了波段筛选对于中红外光谱分析技术应用于白酒原酒关键指标定量分析的重要性,也说明了中红外光谱技术结合波段筛选在白酒品质控制及原酒成分分析中的巨大潜力。考虑到白酒成分复杂,大部分关键品质指标含量相对较低,而中红外吸收区域的基频吸收强度具有比倍频、合频吸收强数十倍的特点,中红外光谱可能比其余光谱技术更适用于白酒液体样品的快速分析,为白酒酿造过程的品质控制提供技术借鉴,同时为酒类品质的快速分析方法开拓提供新的思路。
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关键词
白酒
中红外光谱分析技术
定量
分析
波段筛选
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职称材料
中红外光谱技术结合竞争性自适应重加权算法快速分析白酒风味组分
被引量：
6
3
作者
宋艳
杨洋
+4 位作者
张学平
许驰
王毓
蔡亮
李子文
《中国酿造》
CAS
北大核心
2022年第12期230-234,共5页
采用中红外光谱分析技术结合竞争性自适应重加权算法(CARS)对浓香型白酒基酒中的乳酸乙酯和乙酸乙酯的特征波长变量进行筛选后,建立偏最小二乘法(PLS)模型,并对其进行验证。结果表明,采用中红外光谱分析技术剔除明显噪声区域建立的PLS...
采用中红外光谱分析技术结合竞争性自适应重加权算法(CARS)对浓香型白酒基酒中的乳酸乙酯和乙酸乙酯的特征波长变量进行筛选后,建立偏最小二乘法(PLS)模型,并对其进行验证。结果表明,采用中红外光谱分析技术剔除明显噪声区域建立的PLS模型效果较好,而经CARS法进行特征波长选择后建立的CARS-PLS模型效果优于PLS模型,乙酸乙酯和乳酸乙酯的CARS-PLS模型相关系数R^(2)分别为0.995、0.989,预测均方根误差(RMSEP)分别为12.80、4.54,相对分析误差(RPD)分别为8.78及8.60,模型经独立验证均取得了较高的预测精度,验证数据相关系数R^(2)分别为0.994及0.992,RMSEP分别为13.55及4.86。该模型有较高的准确度及稳定性,能够用于白酒基酒中的乳酸乙酯和乙酸乙酯的快速分析,可为白酒酿造过程的质量把控提供技术方法。
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关键词
竞争性自适应重加权变量算法
白酒基酒
中红外光谱分析技术
波长变量选择
定量
分析
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职称材料
题名
中红外光谱分析技术结合化学计量学方法快速分析酱香型白酒酸酯含量
被引量：
6
1
作者
唐云容
庞臻
钟敏
路虎
潘成康
文永
李子文
机构
贵州习酒股份有限公司
中国食品发酵工业研究院有限公司
出处
《中国酿造》
CAS
北大核心
2024年第1期244-249,共6页
基金
贵州省科技支撑计划(黔科合支撑【2023】一般342)。
文摘
采用中红外光谱分析技术结合化学计量学方法对酱香型白酒轮次酒中的总酸及总酯含量进行定量分析,采用标准正态变量(SNV)对光谱进行预处理,应用遗传算法(GA)分别结合偏最小二乘法(PLS)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立定标模型,并采用独立测试集样品对模型准确度进行验证。结果表明,采用标准正态变量(SNV)对样品光谱进行预处理可提高建模效果,而经遗传算法(GA)对特征变量优化后建立的偏最小二乘(PLS)模型分别将总酸、总酯两项指标模型的变量数降低至38及25个。以GA优选的波长作为输入变量建立的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型效果更优,总酸及总酯模型的决定系数(R2)分别提升至0.994及0.987,预测均方根误差(RMSEP)分别降低至0.031、0.082,相对分析误差(RPD)值分别为11.94、8.05。验证实验结果表明,总酸及总酯模型的决定系数(R2)分别为0.993、0.985,RMSEP分别为0.036、0.089,表明建立的定标模型准确度及稳定性良好,可快速检测酱香型白酒中的总酸和总酯含量,为液体白酒品质的快速分析方法研究提供技术借鉴。
关键词
酱香型白酒
中红外光谱分析技术
化学计量学方法
定量
分析
Keywords
sauce-flavor Baijiu
mid-infrared spectroscopy analysis
chemometrics method
quantitative analysis
分类号
TS262.3 [轻工技术与工程—发酵工程]
TS261.7 [轻工技术与工程—发酵工程]
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职称材料
题名
中红外光谱技术在浓香型白酒原酒关键指标分析中的应用
被引量：
15
2
作者
周军
杨洋
姚瑶
李子文
王健
侯长军
机构
重庆大学生物工程学院
泸州老窖股份有限公司
中国食品发酵工业研究院有限公司
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期764-768,共5页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFE0196600)
中央高校基本科研业务费项目(2020CDCGSW052)资助。
文摘
基于中红外光谱分析技术对浓香型白酒原酒中总酸及己酸乙酯的关键指标含量进行检测分析,采用标准正态变换(SNV)方法对数据进行预处理,结合组合间隔偏最小二乘波段选择法(SiPLS)及遗传算法(GA)对各指标的特征吸收波长进行筛选,最终采用偏最小二乘法(PLS)建立分析模型,通过决定系数R^(2)、预测标准偏差(RMSEP)、性能和标准差之比(RPD)以及实际生产的独立测试样品对所建模型效果进行评价,探索中红外光谱分析技术结合波段筛选用于白酒原酒关键指标的定量分析效果。结果表明:采用中红外全光谱397~4000 cm^(-1)波段所建模型效果并不理想,总酸及己酸乙酯模型的RMSEP值分别达到0.156及0.981,R^(2)仅有0.666及0.453,RPD值为1.731及1.213,代表模型整体的相关拟合效果并不理想,预测误差较大,无法应用于实际生产。而采用GA在SiPLS波段优化基础上进一步进行特征变量筛选后,所建模型效果有了非常显著的提升,总酸及己酸乙酯两项指标的GA-SiPLS模型均体现出了较高的预测精度,R^(2)分别提升到了0.993及0.997,RMSEP值分别降低到0.023及0.077,RPD值提升至11.739及15.455,变量数也分别从935个降低到55及40个,在保留关键信息变量,体现原酒中总酸及己酸乙酯指标特征吸收的同时,有效减轻了模型的复杂程度,同时提高了模型运算速度及预测效果,充分体现了波段筛选对于中红外光谱分析技术应用于白酒原酒关键指标定量分析的重要性,也说明了中红外光谱技术结合波段筛选在白酒品质控制及原酒成分分析中的巨大潜力。考虑到白酒成分复杂,大部分关键品质指标含量相对较低,而中红外吸收区域的基频吸收强度具有比倍频、合频吸收强数十倍的特点,中红外光谱可能比其余光谱技术更适用于白酒液体样品的快速分析,为白酒酿造过程的品质控制提供技术借鉴,同时为酒类品质的快速分析方法开拓提供新的思路。
关键词
白酒
中红外光谱分析技术
定量
分析
波段筛选
Keywords
Chinese spirits
Mid-infrared spectroscopy analysis technology
Quantitative analysis
Band selection
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
中红外光谱技术结合竞争性自适应重加权算法快速分析白酒风味组分
被引量：
6
3
作者
宋艳
杨洋
张学平
许驰
王毓
蔡亮
李子文
机构
泸州老窖股份有限公司
中国食品发酵工业研究院有限公司
出处
《中国酿造》
CAS
北大核心
2022年第12期230-234,共5页
基金
国家重点研发计划(2018YFE0196600)。
文摘
采用中红外光谱分析技术结合竞争性自适应重加权算法(CARS)对浓香型白酒基酒中的乳酸乙酯和乙酸乙酯的特征波长变量进行筛选后,建立偏最小二乘法(PLS)模型,并对其进行验证。结果表明,采用中红外光谱分析技术剔除明显噪声区域建立的PLS模型效果较好,而经CARS法进行特征波长选择后建立的CARS-PLS模型效果优于PLS模型,乙酸乙酯和乳酸乙酯的CARS-PLS模型相关系数R^(2)分别为0.995、0.989,预测均方根误差(RMSEP)分别为12.80、4.54,相对分析误差(RPD)分别为8.78及8.60,模型经独立验证均取得了较高的预测精度,验证数据相关系数R^(2)分别为0.994及0.992,RMSEP分别为13.55及4.86。该模型有较高的准确度及稳定性,能够用于白酒基酒中的乳酸乙酯和乙酸乙酯的快速分析,可为白酒酿造过程的质量把控提供技术方法。
关键词
竞争性自适应重加权变量算法
白酒基酒
中红外光谱分析技术
波长变量选择
定量
分析
Keywords
competitive adaptive reweighted sampling
Baijiu base liquor
mid-infrared spectroscopy
wavelength variable selection
quantitative analysis
分类号
TS262.3 [轻工技术与工程—发酵工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中红外光谱分析技术结合化学计量学方法快速分析酱香型白酒酸酯含量
唐云容
庞臻
钟敏
路虎
潘成康
文永
李子文
《中国酿造》
CAS
北大核心
2024
6
在线阅读
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职称材料
2
中红外光谱技术在浓香型白酒原酒关键指标分析中的应用
周军
杨洋
姚瑶
李子文
王健
侯长军
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
中红外光谱技术结合竞争性自适应重加权算法快速分析白酒风味组分
宋艳
杨洋
张学平
许驰
王毓
蔡亮
李子文
《中国酿造》
CAS
北大核心
2022
6
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职称材料
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