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基于NIR和GC-MS融合技术的浓香型白酒原酒等级鉴别
被引量：
1
1
作者
张维
张贵宇
+4 位作者
庹先国
付妮
李晓平
庞婷婷
刘科材
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第21期288-296,共9页
以蒸馏过程中不同等级的浓香型白酒原酒为研究对象,分别获取原酒的近红外光谱(nearinfrared spectroscopy,NIR)数据和气相色谱-质谱(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)数据。采用5点2次卷积平滑对NIR数据进行预处理后,利用...
以蒸馏过程中不同等级的浓香型白酒原酒为研究对象,分别获取原酒的近红外光谱(nearinfrared spectroscopy,NIR)数据和气相色谱-质谱(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)数据。采用5点2次卷积平滑对NIR数据进行预处理后,利用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)筛选光谱特征波数;结合Spearman等级相关系数、最大信息系数和随机森林变量重要性筛选GC-MS中影响原酒等级划分的关键风味成分(key flavor components,KC)。然后利用极端梯度提升树分别建立基于NIR和GC-MS以及融合数据的原酒等级鉴别模型。结果表明,基于CARS选择的光谱特征变量建立的模型预测准确率为89.66%,基于特征选择后的KC建立的模型预测准确率为94.83%,基于CARS+KC融合数据建立的模型分类准确率达到了98.28%。研究表明,将GC-MS数据和NIR数据的有效特征信息进行数据融合,可以改善单一检测技术对不同等级原酒特征信息表征不全面的缺点,在单一数据源的基础上提高原酒等级鉴别的准确率和稳定性,实验结果为原酒的等级鉴别以及白酒其他的质量控制提供了新的思路和理论基础。
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关键词
浓香型白酒原酒
近红外光谱
气相色谱-质谱联用
数据融合
极端梯度提升树
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职称材料
浓香型白酒原酒黏度检测及其与风味物质的相关性分析
被引量：
2
2
作者
田殿梅
秦辉
+3 位作者
周朝敏
万德波
康雨星
谢霞
《中国酿造》
CAS
北大核心
2022年第7期106-110,共5页
利用快速黏度分析(RVA)仪对浓香型白酒原酒黏度进行检测,分别考察检测转速、检测时间、检测温度等因素对黏度检测结果的影响,建立浓香型白酒原酒黏度快速检测方法。采用气相色谱(GC)分析浓香型白酒原酒中各风味物质含量,并对其检测结果...
利用快速黏度分析(RVA)仪对浓香型白酒原酒黏度进行检测,分别考察检测转速、检测时间、检测温度等因素对黏度检测结果的影响,建立浓香型白酒原酒黏度快速检测方法。采用气相色谱(GC)分析浓香型白酒原酒中各风味物质含量,并对其检测结果进行主成分分析(PCA),考察风味物质与黏度之间的相关性。结果表明,最佳黏度检测条件为转速1000 r/min,时间3~5 min,温度25℃。采用GC分析5种浓香型白酒,分别检出60种、59种、57种、58种、56种风味物质。PCA提取出了4个主成分,黏度与主成分1相关系数R为-0.843,二者呈显著负相关(P<0.05)。
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关键词
浓香型白酒原酒
黏度检测
风味物质
主成分分析
相关性分析
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职称材料
题名
基于NIR和GC-MS融合技术的浓香型白酒原酒等级鉴别
被引量：
1
1
作者
张维
张贵宇
庹先国
付妮
李晓平
庞婷婷
刘科材
机构
四川轻化工大学自动化与信息工程学院
四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室
四川轻化工大学工程实践中心
出处
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第21期288-296,共9页
基金
泸州老窖研究生创新基金项目(LJCX-2022-8)
酿酒生物技术及应用四川省重点实验室开放课题(NJ2022-06)
+3 种基金
五粮液产学研合作项目(CXY2022ZR007)
中国轻工业酿酒生物技术及智能制造重点实验室项目(2023-01)
四川轻化工大学《横向科研项目结余经费出资科技成果转化专项》项目(HXJY01)
四川轻化工大学2023年度“652”科研创新团队资助项目(SUSE652B005)。
文摘
以蒸馏过程中不同等级的浓香型白酒原酒为研究对象,分别获取原酒的近红外光谱(nearinfrared spectroscopy,NIR)数据和气相色谱-质谱(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)数据。采用5点2次卷积平滑对NIR数据进行预处理后,利用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)筛选光谱特征波数;结合Spearman等级相关系数、最大信息系数和随机森林变量重要性筛选GC-MS中影响原酒等级划分的关键风味成分(key flavor components,KC)。然后利用极端梯度提升树分别建立基于NIR和GC-MS以及融合数据的原酒等级鉴别模型。结果表明,基于CARS选择的光谱特征变量建立的模型预测准确率为89.66%,基于特征选择后的KC建立的模型预测准确率为94.83%,基于CARS+KC融合数据建立的模型分类准确率达到了98.28%。研究表明,将GC-MS数据和NIR数据的有效特征信息进行数据融合,可以改善单一检测技术对不同等级原酒特征信息表征不全面的缺点,在单一数据源的基础上提高原酒等级鉴别的准确率和稳定性,实验结果为原酒的等级鉴别以及白酒其他的质量控制提供了新的思路和理论基础。
关键词
浓香型白酒原酒
近红外光谱
气相色谱-质谱联用
数据融合
极端梯度提升树
Keywords
raw Nongxiangxin Baijiu
near infrared spectroscopy
gas chromatography-mass spectrometry
data fusion
extreme gradient boosting tree
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
浓香型白酒原酒黏度检测及其与风味物质的相关性分析
被引量：
2
2
作者
田殿梅
秦辉
周朝敏
万德波
康雨星
谢霞
机构
泸州职业技术学院中国酒业学院
泸州老窖股份有限公司
国家固态酿造工程技术研究中心
出处
《中国酿造》
CAS
北大核心
2022年第7期106-110,共5页
基金
泸州市科技计划重点研发项目(2020-SYF-22)
四川省重点研发项目(21ZDYF4107)
泸州市科技计划项目(2018-JYJ-29)。
文摘
利用快速黏度分析(RVA)仪对浓香型白酒原酒黏度进行检测,分别考察检测转速、检测时间、检测温度等因素对黏度检测结果的影响,建立浓香型白酒原酒黏度快速检测方法。采用气相色谱(GC)分析浓香型白酒原酒中各风味物质含量,并对其检测结果进行主成分分析(PCA),考察风味物质与黏度之间的相关性。结果表明,最佳黏度检测条件为转速1000 r/min,时间3~5 min,温度25℃。采用GC分析5种浓香型白酒,分别检出60种、59种、57种、58种、56种风味物质。PCA提取出了4个主成分,黏度与主成分1相关系数R为-0.843,二者呈显著负相关(P<0.05)。
关键词
浓香型白酒原酒
黏度检测
风味物质
主成分分析
相关性分析
Keywords
strong-flavor Baijiu base liquor
viscosity determination
flavor substances
principal component analysis
correlation 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
基于NIR和GC-MS融合技术的浓香型白酒原酒等级鉴别
张维
张贵宇
庹先国
付妮
李晓平
庞婷婷
刘科材
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
浓香型白酒原酒黏度检测及其与风味物质的相关性分析
田殿梅
秦辉
周朝敏
万德波
康雨星
谢霞
《中国酿造》
CAS
北大核心
2022
2
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职称材料
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