近、中红外光谱法融合判定葡萄酒产地

摘要：

葡萄酒带有浓厚的葡萄原产地地域特点与个性，快速准确地判别葡萄酒原产地具有重要意义，感官评定的方法存在一定的局限性。提出用贝叶斯信息融合技术将葡萄酒样品的近红外透射光谱及中红外衰减全反射光谱联立进行葡萄酒原产地判别的方法。分别用近、中红外光谱仪采集来自中国四个不同葡萄主栽产地（河北怀来、山东烟台、甘肃、河北昌黎）的153个葡萄酒样品的近红外透射光谱和中红外衰减全反射光谱，然后用偏最小二乘判别分析法（PLS-DA ）分别建立基于近红外光谱和中红外光谱的葡萄酒产区判别模型；该模型输出的节点值归一化后作为所有样品分属每一类别的先验概率，代入Bayes判别公式得到后验概率，根据此概率判断样品的新类别属性，即用贝叶斯信息融合技术实现了两种判别结果的修正决策。近红外和中红外融合后的模型结果为：十次随机划分建模集和检验集，四产区葡萄酒判别模型建模集的平均准确率由78.21％（近红外）和82.57％（中红外）变为融合后的87.11％，检验集平均准确率由82.50％（近红外）和81.98％（中红外）变为融合后的90.87％，均优于单独采用一种光谱技术的判别结果。实验结果表明：信息融合技术有助于模型判别效果的提高，采用近、中红外光谱的贝叶斯信息融合技术对葡萄酒原产地进行快速识别是可行的。

关键词：葡萄酒、产地、PLS-DA、红外光谱、信息融合

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金项目31101289;北京市共建项目专项项目资助

在线出版日期：2014-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2662-2666