基于质谱与化学计量学的浓香型白酒等级鉴别

被引:13
作者
程平言
范文来
徐岩
机构
[1] 教育部工业生物技术重点实验室,江南大学生物工程学院酿酒科学与酶技术研究中心,酿造微生物与应用酶学研究室
基金
国家高技术研究发展计划(863计划);
关键词
等级鉴别; 顶空固相微萃取质谱; 偏最小二乘-判别分析; 逐步线性判别分析; 神经网络;
D O I
10.13995/j.cnki.11-1802/ts.2013.06.037
中图分类号
TS262.3 [白酒];
学科分类号
摘要
不同等级白酒的鉴别对控制白酒质量和保护消费者权益有重要意义,运用顶空固相微萃取质谱(HS-SPME-MS)技术获取3个不同等级的120个洋河大曲酒样质荷比m/z 55~191范围内的离子丰度值数据,结合偏最小二乘-判别分析和逐步线性判别分析法筛选出14个重要特征离子,且交叉验证的预测准确率达100%;然后将筛选出的14个特征离子作网络输入层,酒样的不同等级做网络输出层,构建神经网络等级鉴别模型,其在±0.3的误差范围内,预测准确率达100%,实现了白酒等级的数字化鉴别。
引用
收藏
页码:169 / 173
页数:5
相关论文
共 10 条
  • [1] 不同感官等级白酒基酒的聚类分析
    祝成
    张宿义
    赵金松
    [J]. 酿酒科技, 2011, (09) : 47 - 50
  • [2] 基于SVM的白酒红外光谱分析方法研究
    姜安
    彭江涛
    彭思龙
    魏纪平
    李长文
    [J]. 计算机与应用化学, 2010, 27 (02) : 233 - 236
  • [3] 基于主成分分析、遗传算法和神经网络对啤酒感官评价预测的研究
    任亦贺
    骆学雷
    丰水平
    丛丽娜
    钟俊辉
    [J]. 中国酿造, 2010, (02) : 50 - 53
  • [4] 基于电子舌的白酒检测与区分研究
    王永维
    王俊
    朱晴虹
    [J]. 包装与食品机械, 2009, (05) : 57 - 61
  • [5] 中国白酒感官品质及品评技术历史与发展
    沈怡方
    [J]. 酿酒, 2006, (04) : 3 - 4
  • [6] 酒品质量稳定性的神经网络鉴别方法研究
    殷勇
    田先亮
    [J]. 食品科学, 2005, (11) : 190 - 192
  • [7] 基于遗传神经网络的酒类鉴别技术
    殷勇
    邱明
    刘云宏
    易军鹏
    [J]. 农业机械学报, 2003, (06) : 104 - 106+99
  • [8] Artificial Neural Networks in water analysis: Theory and applications[J] . Eleni G. Farmaki,Nikolaos S. Thomaidis,Constantinos E. Efstathiou. International Journal of Environmental Analytical . 2010 (2)
  • [9] Direct and two-stage data analysis procedures based on PCA, PLS-DA and ANN for ISE-based electronic tongue—Effect of supervised feature extraction[J] . P. Ciosek,Z. Brzózka,W. Wróblewski,E. Martinelli,C. Di Natale,A. D’Amico. Talanta . 2005 (3)
  • [10] Prediction of the identity of fats and oilsby their fatty acid, triacylglycerol and volatile compositions using PLS-DA .2 Van Ruth SM,Villegas B,Akkermans W,etal. FoodChemistry . 2010