清香型白酒酒龄鉴别的方法研究

以清香型白酒的典型代表汾酒为研究对象,利用气相色谱-质谱法定性、气相色谱三内标定量法,对新产和贮存0.5～30年的65°白酒中31种微量成分随酒龄的变化行为进行系统研究,并对其pH值、电导率等进行分析测定。在此基础上,运用多元线性回归和偏最小二乘技术,建立一个白酒组成与其酒龄的相关模型,同时采用内部及外部双重验证的办法对所建模型稳定性进行分析和验证。多元线性分析结果显示:建模相关系数为0.9990,交互检验复相关系数为0.9980,外部检验相关系数为0.9984;偏最小二乘回归结果显示:建模相关系数为0.9949,交互检验复相关系数为0.9840。所建立的数学模型具有良好的稳定性和预测能力,可用于清香型白酒的酒龄预测。

基于二维相关近红外光谱的白酒酒龄鉴别

目的:杜绝以低龄酒冒充高龄酒,实现对白酒酒龄的判别。方法:利用近红外光谱仪采集白酒样品的近红外透射光谱,以酒龄作为外扰,构建各白酒样品的同步和异步二维相关谱;在此基础上,提取每个样品的自相关谱,并结合马氏距离法建立白酒酒龄判别模型。结果:1400~1800 nm波段范围内包含白酒样品随酒龄变化的有效信息;模型校正集判别正确率为93.3%,预测集判别正确率为92.0%。结论:二维相关谱结合马氏距离法能够对白酒酒龄进行有效鉴别。

基于PCA和LS-SVM的傅里叶变换近红外光谱的黄酒酒龄的鉴别模型

利用傅里叶变换近红外光谱技术,对黄酒酒龄鉴别的模型进行研究。对绍兴黄酒样本光谱主成分进行提取与分析,并发现前3个主成分具有较明显的聚类特征。其次,利用LS-SVM模型对不同主成分数进行分类和寻优,发现当主成分数为6时达到判别的正确率是100%,此时模型的两个参数γ和2σ分别为61.890和1.769。研究表明,利用傅里叶变换近红外光谱技术并结合主成分分析(PCA)和最小二乘法支持向量机(LS-SVM)可作为一种可靠、准确、快速的检测方法用于黄酒酒龄定性鉴别分析。