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基于气相色谱与支持向量机的浓香型白酒基酒等级判断模型研究
被引量:
3
1
作者
韩云翠
吕志远
+3 位作者
刘玉涛
张梦梦
张晨曦
汪俊卿
《中国酿造》
CAS
北大核心
2023年第5期184-190,共7页
以浓香型白酒基酒为研究对象,采用气相色谱技术分析基酒中的挥发性风味物质成分,以特定时间间隔内色谱峰面积为数据点进行提取和计算,结合支持向量机(SVM)建立浓香型基酒质量等级判断模型。以SVM模型预测准确率为评价指标,通过单因素试...
以浓香型白酒基酒为研究对象,采用气相色谱技术分析基酒中的挥发性风味物质成分,以特定时间间隔内色谱峰面积为数据点进行提取和计算,结合支持向量机(SVM)建立浓香型基酒质量等级判断模型。以SVM模型预测准确率为评价指标,通过单因素试验和响应面优化试验筛选出构建模型的最佳测试集比例和色谱数据,在最优条件下,依次对SVM类型和核函数进行优化,建立四个级别基酒质量等级判断模型,并设计分级多步预测试验分析不同级别基酒的识别情况。结果表明,当测试集比例为75%,色谱数据分析起始时间为5 min,分析结束时间为19 min,数据点间隔为1 min时,c-多类别支持向量分类的径向基(RBF)核函数所建四个级别基酒分级模型的准确率最高为94.0%。按照前述方法优化后,分级多步试验优化结果表明,三级酒分级准确率为100%,一级与二级基酒分级准确率为97.2%,特级与一级基酒分级准确率为95.1%。该研究同时发现己酸乙酯、乙醇、乳酸乙酯、乙酸乙酯对分级模型的累计方差贡献率可达79.1%,是基酒质量等级划分的重要风味物质。
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关键词
浓香型白酒基酒
响应面优化法
质量等级判断
支持向量机
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职称材料
题名
基于气相色谱与支持向量机的浓香型白酒基酒等级判断模型研究
被引量:
3
1
作者
韩云翠
吕志远
刘玉涛
张梦梦
张晨曦
汪俊卿
机构
齐鲁工业大学生物工程学院
济南趵突泉酿酒有限责任公司
出处
《中国酿造》
CAS
北大核心
2023年第5期184-190,共7页
基金
山东省重点研发计划(重大科技创新工程)(No.2022CXGC020206)
齐鲁工业大学(山东省科学院)科教产重大创新专项(2022JBZ01-06)。
文摘
以浓香型白酒基酒为研究对象,采用气相色谱技术分析基酒中的挥发性风味物质成分,以特定时间间隔内色谱峰面积为数据点进行提取和计算,结合支持向量机(SVM)建立浓香型基酒质量等级判断模型。以SVM模型预测准确率为评价指标,通过单因素试验和响应面优化试验筛选出构建模型的最佳测试集比例和色谱数据,在最优条件下,依次对SVM类型和核函数进行优化,建立四个级别基酒质量等级判断模型,并设计分级多步预测试验分析不同级别基酒的识别情况。结果表明,当测试集比例为75%,色谱数据分析起始时间为5 min,分析结束时间为19 min,数据点间隔为1 min时,c-多类别支持向量分类的径向基(RBF)核函数所建四个级别基酒分级模型的准确率最高为94.0%。按照前述方法优化后,分级多步试验优化结果表明,三级酒分级准确率为100%,一级与二级基酒分级准确率为97.2%,特级与一级基酒分级准确率为95.1%。该研究同时发现己酸乙酯、乙醇、乳酸乙酯、乙酸乙酯对分级模型的累计方差贡献率可达79.1%,是基酒质量等级划分的重要风味物质。
关键词
浓香型白酒基酒
响应面优化法
质量等级判断
支持向量机
Keywords
strong-flavor Baijiu base liquor
response surface optimization
quality grade judgment
support vector machine
分类号
TS262.32 [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
基于气相色谱与支持向量机的浓香型白酒基酒等级判断模型研究
韩云翠
吕志远
刘玉涛
张梦梦
张晨曦
汪俊卿
《中国酿造》
CAS
北大核心
2023
3
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