基于卷积神经网络和近红外光谱的酒醅酸度分析方法研究

快速、准确检测酒醅酸度,可显著提高白酒出酒率和成品酒品质。近红外光谱(NIR)提供了分子的倍频和合频,即有机物中含氢基团(C—H、 N—H、 O—H)的振动信息,通常用于样品中含氢化合物的定性和定量分析。采用NIR能简单、迅速的测定酒醅酸度,克服了传统化学分析方法检测周期长、试剂消耗大、人为误差等不足。由于NIR是一种间接分析技术,如何建立校正模型是准确检测酒醅酸度的关键。作为深度学习中的典型模型,卷积神经网络(CNN)具有局部区域连接,分享权值等优点,不仅能从复杂的光谱数据中提取关键特征,还能减少网络模型的复杂度。因此,提出基于CNN和NIR的酒醅酸度定量分析方法,以某酒企生产线中采集的545个酒醅样本光谱数据作为研究对象,采用标准正态变换(SNV)、 Savitzky-Golay (SG)滤波和一阶求导(1^stD)三种算法相结合对原始光谱进行预处理;利用无信息变量消除法(UVE)选择光谱数据的特征波长;使用CNN建立酒醅酸度模型。结果表明：(1)对光谱数据进行预处理后,消除了原始光谱中的基线偏移,噪声等问题;经过预处理后的光谱数据模型相较于原始光谱建模,预测集...