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基于聚类分析实现高温大曲发酵过程品温的精准预测
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作者 姚翠萍 李玉萍 +8 位作者 伍中玉 朱楚天 朱治宇 程艳波 焦富 龚佳欣 贾文生 牟明月 黄永光 《中国酿造》 北大核心 2025年第3期121-128,共8页
为了科学地评价和预测发酵曲仓整仓大曲的发酵温度变化趋势,该研究选择了春、夏、秋、冬四个季节中具有代表性的制曲轮次(对应第一、三、四、五轮次),对两个代表性制曲车间发酵曲仓的1300余块大曲的发酵温度变化进行全面跟踪采集、数据... 为了科学地评价和预测发酵曲仓整仓大曲的发酵温度变化趋势,该研究选择了春、夏、秋、冬四个季节中具有代表性的制曲轮次(对应第一、三、四、五轮次),对两个代表性制曲车间发酵曲仓的1300余块大曲的发酵温度变化进行全面跟踪采集、数据分析研究。采用聚类分析(CA)和主成分分析(PCA),建立了发酵曲仓整仓大曲制曲品温的发酵温度预测模型。为了进一步验证预测模型的可靠性,选择了另一个制曲发酵车间8个监测区域的曲块温度数据,随机配对并输入模型开展再次验证。结果表明,第一次翻曲阶段模型预测温度与实际温度的总误差<1.2℃,第二次翻曲阶段温度的总误差<1.1℃。预测模型在四个季节制曲温度变化数据的测试中平均准确率>95%,与曲堆整体的实际温度并无显著性差异。该预测模型为有效评价大曲发酵整仓曲块温度变化提供了科学方法,对高温大曲的发酵质量评价具有重要意义。 展开更多
关键词 白酒 高温大曲 主成分分析 聚类分析 预测建模 温度监测
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