浓香型白酒的荧光光谱特性及其鉴别方法研究

发布时间：2017-08-19 09:41

  本文关键词：浓香型白酒的荧光光谱特性及其鉴别方法研究

  更多相关文章： 三维荧光光谱技术 浓香型白酒 品牌鉴别 年份酒鉴别 非负矩阵分解 支持向量机

【摘要】：浓香型是中国白酒的基本香型之一,浓香型白酒具有芳香浓郁,绵甜爽净等特点,在我国白酒销量上一直处于领先地位。本文运用三维荧光光谱技术,测量了浓香型白酒的三维荧光光谱,对浓香型白酒的荧光特性进行了分析,并实现了不同品牌以及不同年份浓香型白酒的分类鉴别。本文首先对四种不同品牌以及其中某一种品牌不同年份浓香型白酒的三维荧光光谱特性进行了分析,结果表明相同品牌浓香型白酒的荧光光谱谱线及荧光特性基本相同,个别存在差异；不同品牌浓香型白酒的三维荧光光谱特性存在一定的差异,但也有相似处。对于某品牌不同年份浓香型白酒,位于336-366nm波段内的荧光峰位置随着年份的增加先蓝移后红移。位于432nm左右的荧光峰,总体上荧光峰强度随年份的增加不断增强。同时,文章还测量了清香型,芝麻香型,豉香型白酒的三维荧光光谱,将浓香型白酒荧光特性与这三种香型比较,发现清香型白酒的荧光特性与浓香型白酒较相似,而豉香型白酒荧光特性与浓香型白酒的差异较大。为了维护白酒市场的稳定,保护消费者的利益,本文提出了一种利用三维荧光光谱技术鉴别不同品牌浓香型白酒的方法。通过测量七种不同品牌浓香型白酒的三维荧光光谱,采用求偏导和小波压缩相结合的数据预处理方法,对得到的数据做主成分分析(SVM)。将提取的主成分得分作为支持向量机(PCA)建立不同品牌浓香型白酒的分类鉴别模型。分别比较了数据不求偏导,对数据求一阶偏导和二阶偏导的预处理后对鉴别模型的影响。结果表明：三维荧光光谱经过二阶偏导的预处理后,结合主成分分析和支持向量机能较好地实现不同品牌浓香型白酒的分类鉴别,训练集的准确率为98.98%,预测集的准确率为100%。为了保证年份酒的安全可靠,提高企业年份酒的诚信度,本文提出了一种应用三维荧光光谱技术结合非负矩阵分解(NMF)的方法,实现了不同年份白酒的分类鉴别。文中以某两种品牌浓香型白酒为例,将年份为10年,20年,30年的浓香型白酒原酒,按不同比例混合,将求得的加权年份作为年份酒的年份。运用乘性迭代的非负矩阵分解方法,对测量得到的加权年份酒的三维荧光光谱数据进行分解。把系数矩阵作为支持向量机的输入,建立不同年份浓香型白酒的预测模型,并将得到的结果与主成分分析法比较。结果表明：三维荧光光谱结合非负矩阵分解能较好的实现不同年份白酒的分类鉴别,训练集的准确率最高为100%,预测集的准确率最高为100%。
【关键词】：三维荧光光谱技术 浓香型白酒 品牌鉴别 年份酒鉴别 非负矩阵分解 支持向量机
【学位授予单位】：江南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TS262.31;O657.3
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 浓香型白酒及其年份酒8-9
• 1.2 中国白酒分析检测技术的研究进展9-10
• 1.3 本文的主要研究内容与创新点10-12
• 1.3.1 主要研究内容10
• 1.3.2 主要创新点10-12
• 第二章 荧光分析法原理和实验仪器12-15
• 2.1 荧光分析法基本原理12-14
• 2.1.1 荧光的产生12
• 2.1.2 三维荧光光谱技术12-13
• 2.1.3 荧光分析法特点13-14
• 2.2 实验仪器14
• 2.3 本章小结14-15
• 第三章 四种浓香型白酒的三维荧光光谱及其特性分析15-24
• 3.1 实验样品与方法15
• 3.1.1 实验样品15
• 3.1.2 实验方法15
• 3.2 四种浓香型白酒的三维荧光光谱及其特性分析15-19
• 3.2.1 四种浓香型白酒的三维荧光光谱15-17
• 3.2.2 四种浓香型白酒的三维荧光光谱特性17
• 3.2.3 浓香型白酒中几种单体的荧光光谱及其光谱特性17-18
• 3.2.4 分析与讨论18-19
• 3.3 某品牌不同年份浓香型白酒的荧光光谱及其特性分析19-22
• 3.3.1 不同年份浓香型白酒的三维荧光光谱19-20
• 3.3.2 不同年份浓香型白酒的三维荧光光谱特性20-21
• 3.3.3 分析与讨论21-22
• 3.4 浓香型白酒与三种其它香型白酒的荧光特性的比较22-23
• 3.4.1 清香型、芝麻香型和豉香型白酒的三维荧光光谱22-23
• 3.4.2 四种品牌浓香型白酒与其它三种香型白酒的荧光特性的比较23
• 3.4.3 分析与讨论23
• 3.5 本章小结23-24
• 第四章 三维荧光光谱结合PCA-SVM对七种浓香型白酒的品牌鉴别24-31
• 4.1 实验样品与方法24
• 4.1.1 实验样品24
• 4.1.2 实验方法24
• 4.2 算法原理24-27
• 4.2.1 导数光谱基本原理24-25
• 4.2.2 小波变换基本原理25
• 4.2.3 主成分分析基本原理25-26
• 4.2.4 支持向量机基本原理26-27
• 4.3 实验结果与讨论27-30
• 4.3.1 不同品牌浓香型白酒的三维荧光光谱27-28
• 4.3.2 光谱数据的预处理28
• 4.3.3 主成分分析28
• 4.3.4 主成分分析结合支持向量机对不同品牌浓香型白酒的分类28-30
• 4.4 本章小结30-31
• 第五章 三维荧光光谱结合非负矩阵对浓香型白酒年份的鉴别31-39
• 5.1 实验样品与方法31-32
• 5.1.1 实验样品31-32
• 5.1.2 实验方法32
• 5.2 算法原理32-33
• 5.2.1 非负矩阵分解原理32-33
• 5.3 实验结果与讨论33-38
• 5.3.1 不同年份浓香型白酒的荧光光谱33-34
• 5.3.2 非负矩阵分解34-35
• 5.3.3 非负分解结合支持向量机对不同年份浓香型白酒的分类35-37
• 5.3.4 非负矩阵分解与主成分分析方法的比较37-38
• 5.4 本章小结38-39
• 总结与展望39-41
• 总结39-40
• 展望40-41
• 致谢41-42
• 参考文献42-46
• 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文46

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本文编号：700037