领学术科研之先，创食品科技之新
—— 中国食品杂志社
为建立一种快速、高效、准确的量质摘酒技术,该研究利用气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）对不同等级原酒（酒头、中段酒、尾酒）中的挥发性风味物质进行检测,采用主成分分析（PCA）法提取主成分。通过傅里叶变换近红外光谱（FT-NIR）获取光谱,对其进行光谱预处理及波长筛选,结合主成分建立回归预测模型,并采用随机森林（RF）算法构建量质摘酒模型。结果表明,PCA提取出17种主成分,采用多元散射校正（MSC）、竞争性自适应重加权采样法（CARS）及支持向量回归（SVR）方法构建回归预测模型较优,其决定系数R2与均方根误差（RMSE）均值分别为0.895 1、0.03;结合RF构建的量质摘酒模型效果较好,其准确率、精确率、召回率分别为99.10%、99.62%、99.78%。
电话: 010-87293157
地址: 北京市丰台区洋桥70号
版权所有 @ 2023 中国食品杂志社 京公网安备11010602060050号 京ICP备14033398号-2
