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—— 中国食品杂志社
为实现四川不同地区（泸州、宜宾、成都、德阳）浓香型原酒的快速识别，本研究提出一种基于气相色谱与近红外光谱数据融合的新策略。采集225 个原酒样品，分别构建基于风味数据和光谱数据的随机森林单一识别模型，准确率分别为75.1%与79.2%，发现单一技术手段在区分复杂地理来源时具有局限性。进而，将风味与光谱信息进行特征级融合，采用XGBoost算法构建的融合模型准确率显著提升至91.0%，模型稳健性优异，其中成都、泸州、宜宾3 个地区的受试者工作特征曲线下面积均在0.95以上。并且通过对比融合模型与单一风味模型的特征筛选结果，基于模型共识确定了8 种对地区识别具有决定性作用的标志性风味物质：乙酸乙酯、乳酸乙酯、庚酸乙酯、甲酸乙酯、异丁醇、乙酸、丁酸、丙酸。本研究不仅为浓香型原酒地区识别方法提供思路，更为解析四川浓香型原酒不同地区风味化学本质提供了理论支撑。
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