啤酒产量的时间序列预测

本文采用ARIMA时间序列分析方法,建立了全国啤酒产量预测的时间序列分析模型。为检验模型的预测能力,对2010年前八个月的全国啤酒产量进行预测,其相对误差为1.71%～10.88%。之后进一步对2010年9月至2011年12月各个月份的全国啤酒产量进行分析预测,得出2010年全年啤酒产量为4567.05万千升,2011年全年的啤酒产量可达4870.96万千升。     

基于主成分分析、神经网络对啤酒感官评价的预测

该研究运用主成分分析(PCA)结合误差反向传播(BP)神经网络对啤酒感官评价进行了预测。把啤酒中11种理化及风味指标进行主成分分析,以除去数据之间的线性相关性,提取后的理化及风味指标做为输入数据,感官评价得分作为输出数据,运用BP神经网络建立啤酒感官评价预测的模型。使用此模型对50种啤酒的感官得分进行预测,预测最大相对误差为2.68%。结果表明,主成分分析和神经网络相结合的这种方法能够准确预测啤酒感官评价得分。     

基于主成分分析、遗传算法和神经网络对啤酒感官评价预测的研究

使用主成分分析、遗传算法和神经网络建立啤酒感官评价模型并预测.该模型先将啤酒中23个理化及风味指标进行主成分分析,再将主成分得分作为输入数据,感官评价得分作为输出数据,使用BP神经网络建立预测模型,并采用遗传算法优化神经网络的权值.用此模型对50种啤酒的感官得分进行预测,预测最大相对误差为16.08%.经过对感官评价的分析,最大相对误差小于20%认为可信.结果表明,该方法能有效地预测啤酒感官评价.     

电子自旋共振技术在评价啤酒新鲜度中的应用

利用电子自旋共振技术（ESR）测定强化实验时啤酒中产生的自由基，其拐点Lagtime表达了啤酒的内源抗氧化活力EAP，从而预测啤酒的新鲜度。在对市售啤酒的测定中，将该法测定结果与专家品评结果作相关性分析，相关系数达到0．48，显示有较好的相关性，该指标可用于评价啤酒的新鲜程度以及预测啤酒的货架保质期。     

预测啤酒保质期的方法及参考保质期——预测啤酒的非生物稳定性

包装后的啤酒货架寿命是一个重要的问题,生物稳定性、非生物稳定性、风味稳定性是评价啤酒质量的依据。提前预测啤酒的非生物稳定性,事先预知保质期,对提高啤酒质量、改善运输、储存环境,具有很好的参考价值。方法一:硫酸铵沉淀极限(SASPL)这种方法可以很快预测啤酒的非生物稳定性,但硫酸铵沉淀极限和啤酒的非生物稳定性之间并不     

中国市场

国家轻工业局对1999年我国啤酒行业的产销形势进行分析预测后指出,预计1999年全国啤酒产量超过2000万吨。 对今年啤酒行业市场形势,做如下预测: 一、我国有很大的农村市场。目前,消费尚处于低水平,随着改革的深入,农村生活水中的提高,啤酒消费量还将会有较大的增长。     

采用神经网络和支持向量机预测啤酒中乙酸含量

啤酒中的乙酸大多是酵母在发酵过程中产生的。乙酸含量对啤酒风味的影响显著,尤其是含量高于闽值时。因此,控制乙酸的含量对保证啤酒风味一致性非常重要。在本项研究中,采用人工神经网络和支持向量机（SVM）来预测啤酒发酵结束时的乙酸含量。啤酒发酵过程参数和啤酒中乙酸含量之间的关系采用偏最小二乘（PLS）回归法、反向传播神经网络（BP—NN）、径向基函数神经网络（RBF—NN）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）进行建模。本研究中所使用的数据来自同一品牌啤酒的146个生产批次。LS—SVM和RBF预测乙酸含量要优于RBP—NN和PLS。对比RBF—NN和LS—SVM,RBF—NN构建的模型可靠性更好,但预测的准确性要低一些。SVM有较好的泛化性,但是模型的可靠性较低。总之,在这项研究中,预测大生产啤酒发酵中的乙酸含量时,LS-SVM模型要优于RBF。     

ESR仪器在啤酒酿造中的应用

ESR作为啤酒抗氧化性能的评价工具。它可以监控啤酒酿造过程自由基的变化，预测成品酒的风味保鲜期，对啤酒风味稳定性进行全面评价。     

单宁滴定法与高温强化法预测啤酒保质期的相关性研究

本文尝试使用化学滴定法预测啤酒保质期，发现并论证单宁滴定法与高温强化法对啤酒浊度的强化结果具有极其显著的相关性，论述了两种强化曲线的函数关系，为大生产中快速预测啤酒保质期探索了一条可能的途径。     

啤酒糟含水率的软测量

啤酒糟的含水率是安全储存的重要指标，工艺上要求干燥后的啤酒糟含水率8%-10％。但啤酒糟含水率难以实现在线检测，为解决此问题，该文建立了啤酒糟旋转闪蒸干燥过程BP神经网络建模，并基于该模型建立了啤酒糟含水率的实时预测系统，实现啤酒糟含水率的软测量。该系统的预测值与离线分析平均相对误差小于2．5％，满足干燥工艺的要求，预测结果对实际干燥过程的操作具有指导作用。     

嗅觉可视化技术对啤酒品质的快速检测

为实现啤酒品质的快速无损检测，利用嗅觉可视化技术对青岛啤酒的8 种啤酒（纯生、1903、奥古特、白啤、黑啤、皮尔森、IPA和Strong）进行定性区分和关键质量指标（乙醇体积分数、原麦汁质量分数和双乙酰质量浓度）定量预测。采用4×4的色敏传感器阵列与啤酒的挥发性成分进行反应，并利用化学计量学方法对色敏传感器阵列的差值图像信息进行分析。结果表明，线性判别分析模型能够很好地将8 种啤酒定性区分，校正集和预测集的识别率均达到100%；最小二乘支持向量机模型能够很好地对乙醇体积分数、原麦汁质量分数和双乙酰质量浓度进行定量预测，模型的校正集和预测集校正曲线相关系数均达到0.98以上。因此，嗅觉可视化技术能够实现对啤酒品质的快速无损检测，具有很好的应用潜力。     

浅谈啤酒废酵母的综合利用

啤酒废酵母中含有丰富的营养物质，本文对啤酒废酵母的营养成分做简要分析并综合探讨了啤酒废酵母的一些可行的利用方法，对废酵母的应用和开发前景做简要分析和预测。     

中国啤酒发展的预测模型及分析

通过分析中国啤酒发展历史、影响因素和具体数据,建立了中国啤酒发展的预测模型,并计算出预测结果,这有助于啤酒企业制订公司战略。     

成品啤酒的风味稳定性

对风味老化的研究史、成品啤酒贮藏期间风味变化、异味物质的生成途径、啤酒风味稳定性的预测及改善等进行了一些探讨。     

一种快速预测啤酒非生物稳定性方法的探讨

正常预测啤酒的非生物稳定性有两种方法:冷热强化实验法和硫酸铵沉淀极限法。前者预测啤酒非生物稳定性较准确,但具有明显的滞后性,不能及时指导生产和销售;后者仅能预测出啤酒的稳定性状况,而无法预测出被测啤酒非生物稳定性的具体周期。我们在实际检验工作中,为了能快速预测出啤酒的非生物稳定性,将上述两种方法有机结合起来。将啤酒样品用饱和(NH_4)_2SO_4溶液冲击后,然后再用保质期预测仪进行强化实验。通过大量实验数据的统计,从中摸索出一种近似规律,介绍如下,仅供同行参考。     

无醇、低醇啤酒现状及展望

本文分析了无醇及低醇啤酒的发展趋势,介绍了目前国际上现有的各种无醇及低醇啤酒的生产工艺,并对其未来的研究发展方向做了预测.     

SASPL法预测啤酒保质期的原理及改进

论述了SASPL法预测啤酒保质期的原理、影响因素及优缺点;进行了采用饱和硫酸钠代替饱和硫酸胺溶液预测啤酒保质期的研究,结果表明,该法同样快速、准确,而且可以用于蛋白质的定量分析。     

三种预测啤酒保质期方法的讨论

通过对三种预测啤酒保质期实验结果的对比和分析，表明样品浊度变化与TCDB-1型蛋白质分离检测仪检测的啤酒高分子蛋白含量存在高度相关性。     

啤酒多酚-蛋白质沉淀及低温酒精冷混浊预测啤酒保质期

啤酒的混浊问题比较复杂，但通常是由多酚—蛋白的复合物引起的非生物混浊；低温酒精冷混浊试验可以快速地预测啤酒保质期，该法简捷，测定结果预见性强，填补国内无快速预测啤酒保质期的技术空白。     

电子舌对啤酒的区分识别研究

采用电子舌对不同品牌的啤酒及其混合样品进行识别,对所获得的数据进行主成分分析、判别因子分析和偏最小二乘回归分析。结果表明：电子舌能够有效识别不同品牌的啤酒及不同品牌啤酒的混合样品;对不同品牌啤酒的混合样品建立了偏最小二乘回归分析预测模型,电子舌响应信号和啤酒混合比例之间有很好的相关性(相关系数为0.9436),偏最小二乘回归分析模型预测误差在1.43%～3.00%之间。证明电子舌可用于啤酒的识别。