白酒基酒中典型醇的近红外预测模型构建

采用气相色谱法测定白酒基酒中的正丙醇、正丁醇、正戊醇和异戊醇的含量作为建立近红外预测模型的化学值,将近红外光谱图结合偏最小二乘法和内部交互验证法建立基酒中典型醇的快速检测模型,并进一步优化模型。确定了最优光谱预处理方法和最佳谱区,正丙醇、正丁醇、正戊醇和异戊醇的校正集样品的真实值与近红外预测值的决定系数（R2）分别为0.952、0.981、0.963和0.981,内部交互验证均方根误差分别为0.27、0.49、0.101?mg/100?mL和0.67?mg/100?mL;验证集的决定系数（R2）分别为0.947、0.980、0.928和0.952,预测均方根误差分别为0.40、0.81、0.49?mg/100?mL和1.35?mg/100?mL。结果表明建立的典型醇近红外快速检测模型的准确度、稳定性及预测性能均呈现良好,为白酒基酒的醇类物质品质分析方法研究提供了新的思路。     

基于近红外光谱技术的白酒基酒中乳酸的快速检测

目的:研究现代近红外光谱技术快速检测白酒基酒中的乳酸含量。方法:采用高效液相色谱法测定基酒样品中乳酸的化学值,与近红外透射光谱相结合,建立白酒基酒中乳酸的定量检测模型。结果:最佳预处理方法为一阶导数+多元散射校正(MSC),最优波段谱为6102~5450 cm^-1。对模型进行优化和检验,得到校正集样品的化学值与预测值的决定系数(R²)为0.9771,校正标准偏差(RMSECV)为0.1825;验证集的决定系数(R²)为0.9808,预测标准偏差(RMSEP)为0.1475。结论:近红外光谱法快速有效,所建模型具有很好的预测效果,模型的精密度和稳定性良好,为白酒生产中乳酸含量的检测提供方法指导。     

基于近红外光谱技术检测白酒基酒中乙醇含量的研究

为了快速测定白酒基酒中的乙醇含量,采用近红外光谱（NIRS）技术结合偏最小二乘法（PLS）处理白酒基酒近红外图谱,建 立白酒基酒中乙醇的定量分析模型。 结果表明：最佳预处理方法为减去一条直线法,最优波段谱为7 502～5 450 cm-1,主成分数为7。 校正集样品的化学值与预测值的决定系数（R2）为0.923 3,交互验证均方根误差（RMSECV）为0.89;对模型进行检验,得到验证集的 决定系数（R2）为0.954 8,预测均方根误差（RMSEP）为1.21。 结果显示近红外检测方法快速有效,所建模型具有很好的预测效果,模型 的精密度和稳定性良好。     

白酒基酒中醛类物质的傅里叶变换近红外光谱检测

乙醛和乙缩醛对白酒的香气起均衡协调的作用,对白酒的风格和品质有重大影响。本实验研究白酒基酒中乙醛、乙缩醛的快速检测方法,经过分析白酒基酒样品的近红外光谱图,并对其进行不同的预处理。结果表明：白酒基酒中的乙醛、乙缩醛对傅里叶变换近红外光谱有特异吸收,最佳预处理方法与最优波段分别为：一阶导数＋矢量归一化、一阶导数＋多元散射校正预处理光谱,谱区选择7 501.7～7 102.0 cm－1和6 101.7～5 446.0 cm－1（乙醛）、6 101.7～5 449.8 cm－1（乙缩醛）。乙醛和乙缩醛校正集样品的化学值与近红外的预测值的决定系数（R2）分别为0.963 4、0.942 9;校正标准偏差分别为0.50、0.83 mg/100 mL;进一步对乙醛、乙缩醛的模型进行验证和评价,乙醛和乙缩醛模型验证集的决定系数（R2）分别为0.975 0、0.918 6,预测标准偏差分别为0.80、1.0 mg/100 mL。结果表明乙醛和乙缩醛的快速检测模型效果很好,精密度较高、稳定性良好,能满足白酒生产中乙醛和乙缩醛的快速检测要求。     

长波二阶导数近红外光谱-偏最小二乘法测定白酒中乙醇含量

根据近红外光谱的振动吸收强度与有机分子官能团含量的线性关系,用偏最小二乘法对白酒的近红外光谱和其中的乙醇浓度建立相关模型。为了优化模型,我们对白酒的近红外光谱进行一阶导数处理,选择最佳的波长范围和最适的因子数。然后用所建的模型对预测集和白酒样品进行预测,所得结果令人满意。有望成为白酒快捷而准确的检测方法。     

近红外分析技术快速检测白酒基酒中的总酯含量

采用近红外光谱分析技术,对基酒总酯进行无损检测研究.利用近红外光谱仪采集基酒样品在4000～10000 cm-1波段内的光谱数据,首先对光谱数据进行一阶导数预处理,然后采用Si-PLS组合间隔偏最小二乘法优选特征波长,最后运用PLS偏最小二乘法建立基酒总酯模型.该模型校正集的决定系数R2C为0.95,校正集的均方根误差...     

基于近红外光谱的白酒甲醇超标快速无损检测

采用近红外光谱技术对白酒中甲醇超标进行快速无损检测可行性研究。设计实验配制掺杂不同体积分数甲醇的白酒样本,采集波数4000～5200cm-1透射光谱,采用偏最小二乘法在4360～4460cm-1范围构建甲醇含量分析模型,实现甲醇体积分数大于0.1%(质量浓度0.0791g/100mL)的样本的快速无损识别。实验数据表明模型相关系数R=0.9998,交叉验证均方根误差RESEC=0.062539,甲醇体积分数的预测精度达到0.1%(质量浓度0.0791g/100mL)。近红外光谱技术可以作为一种快速无损检测方案实现甲醇超标的劣质白酒(假酒)的市场筛查。     

近红外光谱法快速分析白酒中的关键指标

为适应快速分析白酒中关键指标的需要,研究应用近红外光谱法(NIR)来测定白酒样品中乙醇、总酸、总酯和己酸乙酯含量.实验收集了129份市售白酒样品,利用最小二乘法(PLS)回归分析,建立相应的定标模型.结果表明,乙醇、总酸、总酯和己酸乙酯等定标模型的预测误差分别为0.69、0.19、0.26和0.18;相关系数分别达到0.97、0.67、0.87和0.82.与传统分析方法相比,近红外光谱法在测定乙醇、总酸、总酯和己酸乙酯等指标方面具有方便、快速、无损和耗费少等优势,尤其适合大批量样品分析,具有很好的应用前景.     

基于FT-NIR光谱技术结合KPCA-MD-SVM对白酒基酒的快速判别

为保证在摘酒过程中基酒分段的准确,研究通过利用傅里叶变换近红外设备对整个摘酒过程中的基酒样品进行光谱采集,使用支持向量机（SVM）对最优预处理的基酒光谱建立基酒分段模型,其模型训练集的正确率为93.02%,测试集判别率为90.08%。为减少建模时间和提高模型的可靠性,使用核主成分分析（KPCA）对基酒光谱数据降维,并对此建立基酒分段模型。其训练集正确率为94.81%,测试集判别率为90.75%,相比无KPCA分析时的分段模型训练集高1.79%,测试集高0.67%。为进一步提高模型的判别能力,使用马氏距离（MD）剔除了降维后的异常数据样品,创建的基酒分段模型训练集对基酒段数的正确率为98.72%,测试集正确率为98.75%。剔除异常样品后的分段模型的训练集正确率提高了3.91%,测试集判别率提高了8%。以上研究表明了KPCA+MD+ SVM基酒分段模型能对基酒进行快速判别,为近红外光谱在自动化摘酒方面提供了一种理论可能。     

长波近红外光谱-偏最小二乘法快速分析白酒中乙醇含量

研究近红外光谱结合偏最小二乘法(NIRS-PLS)快速测定白酒中的乙醇含量的可行性,应用NIRS-PLS所建的模型相关系数达到0.99991,校正均方根误差(RMSEC)为0.00181,通过交互验证得出交互验证均方根误差(RMSECV)为0.00296,预测参差平方和(PRESS)为0.00016.用模型对预测集和白酒样品进行预测,预测均方根误差(RMSEP)为0.00258,结果表明NIRS-PLS可用于白酒生产中的在线质量监控和白酒市场的快速质量检测.     

近红外光谱技术快速检测腊肉酸价和过氧化值

探讨应用傅里叶近红外光谱技术快速定量检测腊肉酸价和过氧化值的方法。腊肉样品经粉碎、混匀后在AntarisⅡ傅里叶近红外光谱分析仪上扫描,获得其近红外光谱与国标法测定的酸价和过氧化值含量数据进行关联,用傅里叶变换近红外光谱技术结合偏最小二乘法建立近红外光谱与腊肉酸价和过氧化值含量的数学模型并进行预测。结果表明：酸价模型中,校正决定系数和交叉验证决定系数分别是0.99582和0.98687,校正均方差和交叉验证均方差分别是0.1370和0.1900;过氧化值模型中,校正决定系数和交叉验证决定系数分别是0.99999和0.99926,校正均方差和交叉验证均方差分别是0.756×10-4和0.684×10-3。用该模型对验证集样本进行预测并统计分析,表明预测值与测定值无显著差异,傅里叶近红外光谱技术快速定量检测腊肉酸价和过氧化值是可行的。     

基于近红外光谱技术快速检测椰汁品质

本研究应用近红外光谱技术结合主成分分析法(PCA)对3个不同品种的椰子,3个不同品牌成品椰子饮料及椰子粉进行定性分析。结果表明,对椰子3种不同形式的加工产品(椰子原汁、椰子饮料、椰子粉)进行定性分析的准确判别率均达到100%。采用近红外光谱技术结合偏最小二乘法(PLS)对椰汁饮料中原汁含量进行定量分析。为保证所建模型的稳健性、准确性,消除干扰,采用6种不同的预处理方法对近红外光谱技术进行优化,结果表明经过中心化预处理可得最佳模型,其R_p²、RMSEP、R_c²、RMSEC分别为0.9942、0.0435、0.9932、0.0519。本研究表明近红外光谱技术可为市售椰汁及椰子加工制品品质的快速、无损检测提供一种新思路。     

蜂蜜中还原糖组分的近红外光谱应用研究

为探索快速测定还原糖含量的方法,提出了用傅立叶变换近红外光谱技术结合偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱与蜂蜜还原糖含量的数学模型并进行预测。通过光谱扫描还原糖含量在61.3%～75.22%范围的蜂蜜样本,选择11992.1～7494.6cm-1波数范围、二阶导数、及10个因子数进行光谱预处理,偏最小二乘法(PLS)交叉验证。结果表明,模型的校正决定系数(Rcal)、校正均方差(RMSEE)、交叉验证决定系数(RCV)、交叉验证均方差(RMSECV)分别为99.71%、0.27%、98.44%、0.45%。用该模型对验证集样本进行预测并统计分析,表明预测值与测定值无显著差异。因此,用该方法快速准确定量分析大批蜂蜜中的还原糖含量具有重要意义。     

基于近红外光谱快速定量检测面粉中曲酸的方法建立

利用近红外光谱技术快速定量检测面粉中非法添加的褐变抑制剂曲酸。选取市场上常见3?种基本类型的面粉（高、中、低筋面粉）,分别制备曲酸质量分数为0.0%、0.5%、1.0%、3.0%、5.0%、10.0%的面粉样品,并采集其在1?000～2?400?nm波段下的光谱数据。对比不同预处理下高筋面粉样品数据所建偏最小二乘（partial least squares,PLS）回归模型效果,选取Savitzky-Golay一阶导数为最优预处理方法。采用区间偏最小二乘（interval partial least squares,iPLS）法选取1?088.8～1?153.5?nm为最佳光谱区间。结果表明,基于最佳光谱区间所建PLS回归模型预测效果优于基于全波段光谱数据所建模型。进一步,基于所选最优区间对中、低筋面粉和混合样品集分别建立PLS回归模型。高、中、低筋面粉及混合样品集基于最优区间的PLS模型的决定系数为0.949～0.972,标准误差为0.581%～0.830%,验证集标准偏差与预测标准偏差的比值为4.171～4.830。结果表明,基于最优区间的近红外光谱方法对不同类型面粉中曲酸质量分数为1.0%～10.0%的样品具有较好的预测结果,结合具有低检测限的化学检测方法,在对大批量样品的检测中可提高检测效率。     

成品白酒中酸酯总量的近红外检测

为了建立成品白酒中酸酯总量的近红外模型,以达到快速检测酸酯总量的目的,本文采用回流及酸碱滴定法测定成品白酒中酸酯总量的化学值,与成品白酒在1 mm及8 mm光程比色池的近红外光谱图相结合,采用内部交叉检验法及外部独立验证建立了成品白酒中酸酯总量的近红外模型.结果表明:成品白酒中的酸类和酯类物质在近红外区有特异性吸收,1...