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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
1
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。
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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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职称材料
题名
基于紫外-近红外融合光谱对“互助”青稞酒判别分析研究
1
作者
赵玉霞
王茹
张世芝
殷博
张明锦
机构
青海师范大学化学化工学院
青海民族大学化学化工学院
青海省环境功能材料先进技术与应用重点实验室
出处
《食品与发酵工业》
北大核心
2025年第4期301-308,共8页
基金
国家自然科学基金项目(22363010)
青海省自然科学基金(2022-ZJ-769)资助。
文摘
“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。
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
Keywords
Chinese Huzhu Qingke liquor
mid-level data fusion
chemometrics
partial least square-discriminant analysis
分类号
TS262 [轻工技术与工程—发酵工程]
O657.33 [理学—分析化学]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于紫外-近红外融合光谱对“互助”青稞酒判别分析研究
赵玉霞
王茹
张世芝
殷博
张明锦
《食品与发酵工业》
北大核心
2025
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