基于稀疏主成分分析白酒GC-MS图谱分类识别技术

为实现对白酒气相色谱-质谱（GC-MS）图谱数据的准确识别,该研究在主成分分析法的基础上引入弹性网惩罚函数与岭回归对主成分进行稀疏限制,从而实现GC-MS白酒图谱数据的稀疏主成分分析（SPCA）,进而将稀疏主成分送入不同的分类器中进行分类识别,建立白酒质量分类模型,并与主成分分析（PCA）进行比较。结果表明,与主成分相比,不同等级白酒GC-MS图谱的稀疏主成分差异较大,更能代表不同特征白酒的信息。基于SPCA对白酒样品进行分类后的分类识别精度更高,SPCA+K最近邻（KNN）、SPCA+决策树（DT）、SPCA+支持向量机（SVM）、SPCA+误差反向传播（BP）的准确率分别达到62%、89%、97%、100%,其中SPCA结合BP的方法分类效果最好,说明白酒GC-MS图谱的稀疏主成分系数存在非线性关系。在抽取的数据上进行结果验证,其分类结果和数据信息完全吻合,说明建立的基于稀疏主成分分析白酒质量评价模型能有效地实现白酒等级的评判。     

基于指纹图谱和化学计量学的浓香型白酒分类研究

该研究以市售畅销的7个品牌、不同等级的浓香型白酒为研究对象,利用气相色谱-质谱联用（GC-MS）技术建立了浓香型白酒中风味成分的指纹图谱,结合相似度分析、主成分分析（PCA）和判别分析（DA）对不同品牌的浓香型白酒样品进行了有效区分和鉴别。结果表明,不同品牌间样品的相似度存在一定差异;PCA表明前三个主成分累计方差贡献率达到89.71%,能对样品进行聚类和区分;利用判别分析可以将不同产地的酒样区分开,正确率为100%。综上,相同品牌不同等级的白酒具有明显的相关性,不同品牌白酒可以利用指纹图谱结合化学计量学方法进行鉴别和分类,为白酒质量控制及真伪鉴定提供了一种新方法。     

基于超高效液相色谱-高分辨质谱的白酒基酒等级判别

白酒基酒等级的准确鉴别是白酒分级储藏和勾兑的重要依据,对白酒质量控制至关重要。以浓香型白酒基酒为研究对象,采用超高效液相色谱-高分辨质谱联用(UPLC-Q-Exacive-MS)技术对不同等级浓香型白酒基酒进行分析,经过主成分分析(PCA)降维处理,结合线性判别分析(LDA)、支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BP-ANN)等多种化学计量学方法建立白酒基酒等级判别模型。结果显示,BP-ANN鉴别效果最好,在主成分为8时,训练集和测试集的识别率均达100%,不同等级的白酒样本全部正确识别;其次是SVM(训练集和测试集的识别率分别为96.25%、95.00%)和LDA(训练集和测试集的识别率分别为91.25%、90.00%)。实验证明,UPLC-Q-Exacive-MS结合化学计量学分析方法能实现不同等级浓香型白酒基酒的准确判别。     

基于KPCA-BP神经网络与GC-MS图谱的白酒价格预测技术

为实现对白酒价格的准确预测，采用气相色谱-质谱（GC-MS）技术对白酒样品的挥发性风味成分进行测定后选择对不同档次白酒样品有显著差异的微量成分，分别采用主成分分析（PCA）与核主成分分析（KPCA）对GC-MS图谱数据进行降维处理，再将降维后的数据送入到反向传播（BP）神经网络实现价格预测。结果表明，不同档次白酒样品检测出27种挥发性风味成分，其中，酯类8种，醇类9种，酸类9种以及醛类1种；除对不同档次白酒样品无显著性差异的微量成分丁酸乙酯、正己酸乙酯、丙醇、正丁醇、异戊醇和己酸外，采用PCA和KPCA对21种挥发性风味成分进行特征提取。结果表明，PCA前3个主成分累计方差贡献率达87.38%,KPCA前3个核主成分累计方差贡献率达90.02%,KPCA对3种档次白酒在三维空间上有良好的区分度，更能实现白酒特性的准确表达；KPCA-BP神经网络对中、高端白酒预测误差为5%，而PCA-BP神经网络预测误差为15%；白酒价格预测模型验证结果表明，KPCA-BP神经网络方法比PCA-BP神经网络预测的价格更准确，PCA-BP准确率为86.89%,KPCA-BP神经网络准确率达到92.96%。     

浓香型白酒风味物质与感官评定相关性研究

研究浓香型白酒风味物质与感官评定的相关性。采用气相色谱仪对浓香型白酒风味物质中的24种色谱骨架成分进行分析检测,得到不同等级白酒风味物质的种类和含量;通过建立科学、准确的浓香型基础酒感官评定标准,得到不同等级基础酒的感官评分;通过建立多元回归模型,分析基础酒中24种色谱骨架成分与感官评分之间相关性,得到浓香型基础酒中风味物质与感官评分回归方程;对该模型进行检验,得到的感官评定预测值与感官评定实际值的标准偏差为0.415,基础酒等级正确率为100%,可见该模型在感官评分预测上具有较高的准确性,该模型的建立为浓香型基础酒感官评价提供了较为科学的检验方法,同时也对浓香型成品酒感官评价具有一定的指导意义。     

基于电子鼻和气质联用技术的浓香型白酒分类

该研究分别利用电子鼻和气质联用(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)分析7种不同品牌浓香型白酒的差异。结果表明,电子鼻的S2、S6、S7和S9 4个传感器对不同品牌浓香型白酒具有较好的响应信号,经主成分分析(principal component analysis,PCA)筛选后可以作为浓香型白酒差异的特征指标来衡量。基于传感器信号,比较了PCA和线性判别对不同各品牌浓香型白酒的分类效果,PCA分析能够对不同品牌白酒进行较好区分。GC-MS分析表明,不同品牌浓香型白酒风味物质含量存在明显差异,而PCA分析中关系密切的样品在风味成分层面存在相似性。该研究提供了一种基于电子鼻、GC-MS技术和数理统计分析相结合的浓香型白酒分类方法,为浓香型白酒的快速质量分类方法的开发提供了理论和数据支撑。     

基于电子舌技术的浓香型白酒基酒年份分类方法

为实现不同年份的浓香型白酒基酒的快速区分和识别,该研究以5个不同年份浓香型白酒基酒为研究对象,利用电子舌对样品进行判别分析,并采用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）对白酒的年份进行分类,将得到的模型分别通过簇状独立软模式法（SMICA）、判别因子分析（DFA）对白酒的年份进行识别和验证。研究表明,SMICA分析的结果能够准确的识别导入的样品数据是否是模型以内和模型之外的年份基酒,而DFA分析可以准确的对导入的白酒样品的年份进行识别,确定其白酒样品的年份。综上所述,利用电子舌结合化学计量学,可以快速、准确、稳定的对白酒基酒年份进行分类和识别,可为白酒掺假问题提供理论支撑,并促进白酒产业和白酒分析技术的快速发展。     

基于电子舌对不同类型白酒味觉的研究

采用电子舌对不同类型白酒进行味觉测试,通过酸味、甜味、苦味、咸味、涩味五种味觉传感器,检测不同类型白酒的味觉特点和味觉差异,运用主成分分析（PCA）技术,分析味觉测试值,其中苦味、涩味和苦味回味贡献率70.45%,为第一主成分（PC1）,酸味、甜味贡献率23.64%,为第二主成分（PC2）,第一主成分和第二主成分贡献率之和为94.09%,数据可靠且有效。研究发现电子舌能将清香型白酒、浓香型白酒和酱香型白酒进行区分,为电子舌味觉系统应用于白酒品评评价方面提供了一定的理论基础。     

浓香型白酒原酒黏度检测及其与风味物质的相关性分析

利用快速黏度分析（RVA）仪对浓香型白酒原酒黏度进行检测,分别考察检测转速、检测时间、检测温度等因素对黏度检测结果的影响,建立浓香型白酒原酒黏度快速检测方法。采用气相色谱（GC）分析浓香型白酒原酒中各风味物质含量,并对其检测结果进行主成分分析（PCA）,考察风味物质与黏度之间的相关性。结果表明,最佳黏度检测条件为转速1 000 r/min,时间3～5 min,温度25℃。采用GC分析5种浓香型白酒,分别检出60种、59种、57种、58种、56种风味物质。PCA提取出了4个主成分,黏度与主成分1相关系数R为-0.843,二者呈显著负相关（P<0.05）。     

基于GC-QTOF MS技术的浓香型白酒原酒质量等级评价

为了探究更加高效科学的原酒质量等级评价方法,本文以浓香型白酒原酒为研究对象,首先对原酒进行感官定级以及通过气相色谱-四极杆飞行时间质谱(GC-QTOF MS)定性和定量分析样品中的43种挥发性风味成分。然后对方法的精密度、重复性和稳定性进行考察,并对测定的结果进行因子分析和回归分析。结果表明:三个质量等级等体积混合酒样中43种挥发性风味成分的相对保留时间和含量的RSD均≤2.98%,该方法具有较好的精密度、重复性和60 h以内的稳定性;10个浓香型白酒原酒通过感官品评可以分为3个等级,通过因子分析剔除掉特征值小于1的主成分中最大特征向量对应的变量,结果保留的23种挥发性风味成分也能够将该批次3个等级原酒进行有效分类,并进一步分析建立了浓香型原酒等级数学评判模型Y(感官品评综合得分)=8.2329F(主成分综合得分)+86.4,R2=0.9801,准确率验证为85.71%,可以对此类浓香型原酒样品的3个等级进行初步评价。     

基于气质联用法的两种香型白酒挥发性成分差异分析

采用气质谱联用（GC-MS）法对酱香型和浓香型白酒的挥发性物质进行了分析,并采用主成分分析（PCA）法研究不同香型白酒挥发性物质差异。结果表明,酱、浓香型酒样挥发性成分分别共检测出62种（定性60种）和36种（定性35种）,前者酯类、酸类、吡嗪类等化合物的种类多于后者。酱、浓香型酒样在39种挥发性物质含量上有显著差异（P＜0.05）,其中酱香型酒样中呋喃类及吡嗪类化合物含量分别是浓香型酒样的7.54倍和46.95倍,且醇类物质含量高于浓香型白酒;而浓香型酒样中4-甲基苯酚、己酸及其酯类物质含量分别是酱香型酒样的16.67倍、16.67倍和2.63倍,己酸异戊酯、己酸己酯、己酸乙酯等酯类含量显著高于酱香型酒样（P＜0.05）。酒体挥发性物质的构成差异是白酒香型及风格差异的实质。     

基于主成分分析判别特香型不同年份类型白酒的研究

通过气相色谱对特香型4类（X1～X4）年份白酒的挥发性成分进行检测,利用主成分分析（PCA）对所有挥发性风味物质构建质量评价模型。结果表明,共检测定量出30种风味物质。运用挥发性香气质量评价模型来计算4个年份类别的特香型白酒的综合得分,得分顺序为X1＞X2＞X3＞X4。主成分分析结果表明,X1、X2类年份白酒之间差异较大,X3、X4类年份白酒样品具有较高的相似性,但与X1、X2类别的年份白酒风格存在一定的差异。主成分分析得出的结果与感官品评大体一致,说明主成分分析能较好鉴别特香型年份类别白酒。     

GC-IMS分析典型浓香型白酒挥发性成分差异

以五粮液、泸州老窖、剑南春、洋河、中华杜康、古井贡酒等8种典型浓香型白酒为试样,采用气相色谱-离子迁移谱（GC-IMS）技术分析白酒中挥发性物质成分,同时采用指纹图谱、动态主成分分析（DPCA）和欧氏距离对样品进行鉴别。结果表明,样品中共检测出挥发性成分34种,其中酯类17种,醛类7种,醇类6种,酮类2种,酸类1种和吡嗪类1种;指纹图谱结果表明,不同样品中均检出己酸乙酯、戊酸乙酯、丙酸乙酯、丁酸乙酯、乙酸丁酯等物质,其中己酸乙酯为浓香型白酒的标志性挥发性成分,不同样品其他挥发性物质成分存在特征差异,五粮液酒样中挥发性物质成分在种类和含量上最突出;DPCA和欧氏距离结果表明,该方法能区分不同类型浓香型白酒特征挥发性成分。     

近红外光谱结合气相色谱对浓香型白酒基酒定性鉴别分析

以52个来自四川不同产区浓香型基酒为研究对象,采用光栅型近红外光谱仪采集样品近红外光谱,结合气相色谱-火焰离子化检测器（GC-FID）对酒样中挥发性组分进行检测。利用红外光谱分析软件-Bruker OPUS建立近红外光谱合格性测试模型,并对样品挥发性风味成分进行层次聚类分析（HCA）及主成分分析（PCA）。结果表明,样品中共检测出挥发性物质31种,包括醇类9种、醛类3种、酸类8种和酯类11种。HCA和PCA结果显示,对46个建模酒样分类结果一致,对验证样鉴别效果好且可与近红外合格性测试模型相互验证,说明该鉴别模型准确有效。酯类、酸类和醇类物质是造成样品近红外光谱差异性的重要原因,这一结论可为近红外光谱实现浓香型基酒快速分类鉴别提供科学依据。     

基于GC-QTOF MS结合化学计量学的三种香型白酒鉴别方法研究

为快速鉴别不同香型的白酒,以3种香型（浓香、酱香、小曲清香）白酒的24个酒样为研究对象,采用气相色谱-四极杆飞行时间质谱（GC-QTOF MS）法检测其40种挥发性风味物质含量。对结果进行Z-score标准化后,结合层次聚类分析（HCA）、主成分分析（PCA）及偏最小二乘法-判别分析（PLS-DA）3种化学计量法,对酒样香型进行鉴别。结果表明,不同香型白酒间挥发性风味物质含量差异明显,且3种化学计量法能根据香型将3个香型的24个酒样进行有效区分,其中,PLS-DA的区分效果最好。利用PLS-DA结合变量重要性投影（VIP）值建立验证模型,确定己酸乙酯、乳酸乙酯等9种物质是导致不同香型白酒风味差异的主要物质（VIP≥1）,建立的模型也能很好地将验证酒样按香型分类,可为白酒香型的快速鉴别分类提供科学有效的技术手段。     

淡雅型和浓香型赊店老酒中香味成分的差异性分析

该实验以乙醇-磷酸氢二钾双水相体系处理酒样,通过气相色谱-质谱（GC-MS）及聚类分析（CA）、主成分分析（PCA）法对46°、52°淡雅型和浓香型赊店老酒的香味成分进行了对比分析。结果表明,4种酒样共检出香气成分45种,包含15种酯类物质,14种醇类物质,9种酸类物质,5种醛酮类物质,2种烷烃类物质。在酯类聚类分析中,52°浓香型和淡雅型赊店老酒被归为一类,46°浓香型和淡雅型赊店老酒归为另一类;醇类和醛酮类聚类分析中,52°淡雅型赊店老酒中归为一类,52°浓香型、46°浓香型、46°淡雅型赊店老酒归为另一类;酸类聚类分析中,浓香型赊店老酒归为一类,淡雅型赊店老酒归为另一类。淡雅型和浓香型酒样区分度良好。     

基于主成分分析判别不同等级酱香型白酒的研究

利用气相色谱法检测5个不同等级的酱香型白酒中的挥发性风味物质,共鉴定出38种风味物质。对所有挥发性风味成分进行主成分分析并构建香气质量评价模型。结果表明,前3个主成分的累计贡献率达到94.99%,能够很好地反映原始数据的信息。运用香气质量评价模型计算5个等级的酱香型白酒综合得分,由高到低的得分顺序为Y2>Y3>Y1>Y4>Y5。通过5个酒样的散点图表明,每个样品均分布在第四象限,且较为接近,说明该类酒样风味成分具有较高的相似度。本研究为酱香型白酒的风味物质评价及质量控制提供了参考依据。