基于可见-近红外光谱技术的葡萄酒真伪鉴别的研究

摘要：

研究收集了不同品牌的90个葡萄酒样品,为了消除各光谱基线不同带来的影响,对所有光谱曲线都进行了一阶求导,以一阶导数谱线作为有效数据,通过独立主成分(PC)分析可知,前两个主成分的贡献率达到80％以上,主成分聚类使得真伪葡萄酒样品明显分为两类；以前四个主成分作为BP神经网络的输入建立了一个三层人工神经网络的识别模型,该模型对葡萄酒样品的预测识别率达到100％.研究表明,可见-近红外透射光谱结合主成分分析建立的BP神经网络模型能为快速、无损鉴别葡萄酒真伪提供一种准确可靠的新方法.

关键词：葡萄酒、可见-近红外光谱、BP神经网络、真伪、鉴别

所属期刊栏目：31

分类号：TS261.4;TS262.6(食品工业)

资助基金：国家自然科学基金项目30871445;山西省高等学校高新技术产业化项目20090014;山西省科技攻关项目20100311065-5

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3269-3272