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基于紫外-近红外融合光谱对“互助”青稞酒判别分析研究
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作者 赵玉霞 王茹 +2 位作者 张世芝 殷博 张明锦 《食品与发酵工业》 北大核心 2025年第4期301-308,共8页
“互助”青稞酒是中国地理标志产品,对其快速、准确识别至关重要。该研究利用紫外光谱(ultraviolet spectrum,UV)、近红外光谱(near infrared spectrum,NIR)及UV-NIR融合光谱结合化学计量学方法对“互助”青稞酒进行判别分析。对上述三... “互助”青稞酒是中国地理标志产品,对其快速、准确识别至关重要。该研究利用紫外光谱(ultraviolet spectrum,UV)、近红外光谱(near infrared spectrum,NIR)及UV-NIR融合光谱结合化学计量学方法对“互助”青稞酒进行判别分析。对上述三类光谱数据,分别考察4种光谱预处理方法和5种特征选择方法后确定最佳处理方法,并建立了“互助”青稞酒的偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)模型。结果表明,融合光谱能够互补多元化学信息,提高分类模型性能,且中级数据融合光谱建立的模型性能优于低级数据融合光谱。其中用二阶导数预处理、用逐步投影算法筛选变量后得到的中级数据融合光谱建立的PLS-DA模型预测能力最佳,在训练集上的灵敏度、特异性、准确度和曲线下面积值分别为1、1、0.9773和1,在测试集上的灵敏度、特异性和曲线下面积值分别达到1、0.8276和0.9667。紫外-近红外中级数据融合光谱结合化学计量学方法可用于“互助”青稞酒的快速判别分析。 展开更多
关键词 中国“互助”青稞酒 中级数据融合 化学计量学 偏最小二乘判别分析
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