本文關鍵詞：濃香型白酒的熒光光譜特性及其鑒別方法研究

  更多相關文章： 三維熒光光譜技術 濃香型白酒 品牌鑒別 年份酒鑒別 非負矩陣分解 支持向量機

【摘要】：濃香型是中國白酒的基本香型之一,濃香型白酒具有芳香濃郁,綿甜爽凈等特點,在我國白酒銷量上一直處于領先地位。本文運用三維熒光光譜技術,測量了濃香型白酒的三維熒光光譜,對濃香型白酒的熒光特性進行了分析,并實現(xiàn)了不同品牌以及不同年份濃香型白酒的分類鑒別。本文首先對四種不同品牌以及其中某一種品牌不同年份濃香型白酒的三維熒光光譜特性進行了分析,結果表明相同品牌濃香型白酒的熒光光譜譜線及熒光特性基本相同,個別存在差異；不同品牌濃香型白酒的三維熒光光譜特性存在一定的差異,但也有相似處。對于某品牌不同年份濃香型白酒,位于336-366nm波段內的熒光峰位置隨著年份的增加先藍移后紅移。位于432nm左右的熒光峰,總體上熒光峰強度隨年份的增加不斷增強。同時,文章還測量了清香型,芝麻香型,豉香型白酒的三維熒光光譜,將濃香型白酒熒光特性與這三種香型比較,發(fā)現(xiàn)清香型白酒的熒光特性與濃香型白酒較相似,而豉香型白酒熒光特性與濃香型白酒的差異較大。為了維護白酒市場的穩(wěn)定,保護消費者的利益,本文提出了一種利用三維熒光光譜技術鑒別不同品牌濃香型白酒的方法。通過測量七種不同品牌濃香型白酒的三維熒光光譜,采用求偏導和小波壓縮相結合的數(shù)據預處理方法,對得到的數(shù)據做主成分分析(SVM)。將提取的主成分得分作為支持向量機(PCA)建立不同品牌濃香型白酒的分類鑒別模型。分別比較了數(shù)據不求偏導,對數(shù)據求一階偏導和二階偏導的預處理后對鑒別模型的影響。結果表明：三維熒光光譜經過二階偏導的預處理后,結合主成分分析和支持向量機能較好地實現(xiàn)不同品牌濃香型白酒的分類鑒別,訓練集的準確率為98.98%,預測集的準確率為100%。為了保證年份酒的安全可靠,提高企業(yè)年份酒的誠信度,本文提出了一種應用三維熒光光譜技術結合非負矩陣分解(NMF)的方法,實現(xiàn)了不同年份白酒的分類鑒別。文中以某兩種品牌濃香型白酒為例,將年份為10年,20年,30年的濃香型白酒原酒,按不同比例混合,將求得的加權年份作為年份酒的年份。運用乘性迭代的非負矩陣分解方法,對測量得到的加權年份酒的三維熒光光譜數(shù)據進行分解。把系數(shù)矩陣作為支持向量機的輸入,建立不同年份濃香型白酒的預測模型,并將得到的結果與主成分分析法比較。結果表明：三維熒光光譜結合非負矩陣分解能較好的實現(xiàn)不同年份白酒的分類鑒別,訓練集的準確率最高為100%,預測集的準確率最高為100%。
【關鍵詞】：三維熒光光譜技術 濃香型白酒 品牌鑒別 年份酒鑒別 非負矩陣分解 支持向量機
【學位授予單位】：江南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TS262.31;O657.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 濃香型白酒及其年份酒8-9
• 1.2 中國白酒分析檢測技術的研究進展9-10
• 1.3 本文的主要研究內容與創(chuàng)新點10-12
• 1.3.1 主要研究內容10
• 1.3.2 主要創(chuàng)新點10-12
• 第二章 熒光分析法原理和實驗儀器12-15
• 2.1 熒光分析法基本原理12-14
• 2.1.1 熒光的產生12
• 2.1.2 三維熒光光譜技術12-13
• 2.1.3 熒光分析法特點13-14
• 2.2 實驗儀器14
• 2.3 本章小結14-15
• 第三章 四種濃香型白酒的三維熒光光譜及其特性分析15-24
• 3.1 實驗樣品與方法15
• 3.1.1 實驗樣品15
• 3.1.2 實驗方法15
• 3.2 四種濃香型白酒的三維熒光光譜及其特性分析15-19
• 3.2.1 四種濃香型白酒的三維熒光光譜15-17
• 3.2.2 四種濃香型白酒的三維熒光光譜特性17
• 3.2.3 濃香型白酒中幾種單體的熒光光譜及其光譜特性17-18
• 3.2.4 分析與討論18-19
• 3.3 某品牌不同年份濃香型白酒的熒光光譜及其特性分析19-22
• 3.3.1 不同年份濃香型白酒的三維熒光光譜19-20
• 3.3.2 不同年份濃香型白酒的三維熒光光譜特性20-21
• 3.3.3 分析與討論21-22
• 3.4 濃香型白酒與三種其它香型白酒的熒光特性的比較22-23
• 3.4.1 清香型、芝麻香型和豉香型白酒的三維熒光光譜22-23
• 3.4.2 四種品牌濃香型白酒與其它三種香型白酒的熒光特性的比較23
• 3.4.3 分析與討論23
• 3.5 本章小結23-24
• 第四章 三維熒光光譜結合PCA-SVM對七種濃香型白酒的品牌鑒別24-31
• 4.1 實驗樣品與方法24
• 4.1.1 實驗樣品24
• 4.1.2 實驗方法24
• 4.2 算法原理24-27
• 4.2.1 導數(shù)光譜基本原理24-25
• 4.2.2 小波變換基本原理25
• 4.2.3 主成分分析基本原理25-26
• 4.2.4 支持向量機基本原理26-27
• 4.3 實驗結果與討論27-30
• 4.3.1 不同品牌濃香型白酒的三維熒光光譜27-28
• 4.3.2 光譜數(shù)據的預處理28
• 4.3.3 主成分分析28
• 4.3.4 主成分分析結合支持向量機對不同品牌濃香型白酒的分類28-30
• 4.4 本章小結30-31
• 第五章 三維熒光光譜結合非負矩陣對濃香型白酒年份的鑒別31-39
• 5.1 實驗樣品與方法31-32
• 5.1.1 實驗樣品31-32
• 5.1.2 實驗方法32
• 5.2 算法原理32-33
• 5.2.1 非負矩陣分解原理32-33
• 5.3 實驗結果與討論33-38
• 5.3.1 不同年份濃香型白酒的熒光光譜33-34
• 5.3.2 非負矩陣分解34-35
• 5.3.3 非負分解結合支持向量機對不同年份濃香型白酒的分類35-37
• 5.3.4 非負矩陣分解與主成分分析方法的比較37-38
• 5.4 本章小結38-39
• 總結與展望39-41
• 總結39-40
• 展望40-41
• 致謝41-42
• 參考文獻42-46
• 附錄：作者在攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文46

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本文編號：700037