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基于因子分析和神经网络分析预测评价酱香酒轮次与工艺
被引量:
9
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作者
何菲
陈仁远
《中国酿造》
CAS
北大核心
2020年第2期162-168,共7页
以酱香轮次基酒和酱香成品酒为研究对象,采用气相色谱-质谱联用(GC-MS)法测定其58组风味物质计算出气味活力值,并进行了因子分析和神经网络分析。结果表明,多层感知器对仁怀大曲酱香一至七轮次基酒的轮次预测正确百分比达80.2%,酱香成...
以酱香轮次基酒和酱香成品酒为研究对象,采用气相色谱-质谱联用(GC-MS)法测定其58组风味物质计算出气味活力值,并进行了因子分析和神经网络分析。结果表明,多层感知器对仁怀大曲酱香一至七轮次基酒的轮次预测正确百分比达80.2%,酱香成品酒的酱香工艺预测正确百分比达94.5%以上。通过多层感知器自变量重要性与因子分析成分矩阵共同分析发现,酱香基酒轮次的预测与异戊醛、乙酸、苯乙酸乙酯、糠醛、乙酸乙酯、2,3,5-三甲基吡嗪等化合物存在较大的相关性;酱香成品酒工艺的预测与辛酸乙酯、正己醇、癸酸乙酯、2,3,5-三甲基吡嗪、辛酸、丁酸等化合物存在较大的相关性。
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关键词
酱香型白酒
酱香轮次基酒
酱香白酒工艺
因子分析
神经网络分析
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职称材料
题名
基于因子分析和神经网络分析预测评价酱香酒轮次与工艺
被引量:
9
1
作者
何菲
陈仁远
机构
仁怀酱香白酒科研所
贵州省产品质量监督检验院仁怀分院
出处
《中国酿造》
CAS
北大核心
2020年第2期162-168,共7页
基金
贵州仁怀地方科研课题专项基金项目(J020180002)
文摘
以酱香轮次基酒和酱香成品酒为研究对象,采用气相色谱-质谱联用(GC-MS)法测定其58组风味物质计算出气味活力值,并进行了因子分析和神经网络分析。结果表明,多层感知器对仁怀大曲酱香一至七轮次基酒的轮次预测正确百分比达80.2%,酱香成品酒的酱香工艺预测正确百分比达94.5%以上。通过多层感知器自变量重要性与因子分析成分矩阵共同分析发现,酱香基酒轮次的预测与异戊醛、乙酸、苯乙酸乙酯、糠醛、乙酸乙酯、2,3,5-三甲基吡嗪等化合物存在较大的相关性;酱香成品酒工艺的预测与辛酸乙酯、正己醇、癸酸乙酯、2,3,5-三甲基吡嗪、辛酸、丁酸等化合物存在较大的相关性。
关键词
酱香型白酒
酱香轮次基酒
酱香白酒工艺
因子分析
神经网络分析
Keywords
sauce-flavor
Baijiu
sauce-flavor batch base liquor
technology of
sauce-flavor
Baijiu
factor analysis
neural network analysis
分类号
TS262.3 [轻工技术与工程—发酵工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于因子分析和神经网络分析预测评价酱香酒轮次与工艺
何菲
陈仁远
《中国酿造》
CAS
北大核心
2020
9
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