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基于最小二乘支持向量機的白酒酒醅成分定量分析
來源:食品科學(xué)網(wǎng) 閱讀量: 165 發(fā)表時間: 2017-06-07
作者: 熊雅婷,李宗朋,王 健,馮斯雯,李子文,尹建軍,宋全厚
關(guān)鍵詞: 白酒酒醅;最小二乘支持向量機;潛在變量;偏最小二乘法;波段篩選
摘要:

利用近紅外光譜技術(shù)實現(xiàn)對白酒發(fā)酵過程中酒醅主要成分的質(zhì)量控制,并進行模型優(yōu)化,提高性能。采用偏最小二乘法提取的潛在變量作為最小二乘支持向量機的輸入變量,先后建立了白酒酒醅中酒精度、淀粉、水分、酸度的近紅外定量模型,并與經(jīng)無信息變量消除法波段篩選后建立的偏最小二乘模型結(jié)果進行比較。結(jié)果表明:與偏最小二乘模型相比,4 個指標的最小二乘支持向量機定量模型的相關(guān)系數(shù)(R2)、預(yù)測均方根誤差以及相對分析誤差3 個評價參數(shù)均有更優(yōu)表現(xiàn);對未知樣品進行預(yù)測時,最小二乘支持向量機模型的預(yù)測準確度明顯高于偏最小二乘模型。說明最小二乘支持向量機模型的準確度、穩(wěn)定性及預(yù)測性能均優(yōu)于偏最小二乘法模型,為白酒酒醅的品質(zhì)分析方法研究提供了新的思路。

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