基于小波分解和因子分析的白酒香型和年份鉴定的研究

摘要：

提出了一种基于小波分解和因子模型分析白酒荧光光谱,对白酒香型进行分类和年份预测的方法.白酒的三维荧光光谱包含了其所含荧光物质信息,对其进行小波分解,其分解系数与特征峰的强度相关.选取高斯小波对三维荧光光谱进行分解,可以避免对二维荧光光谱进行分解时需要选取特定激发波长的问题.对样品的三维荧光光谱进行小波分解后,选取第4层近似系数构建正交因子模型,通过因子载荷系数对白酒进行鉴别.结果指出,贡献率较小的因子蕴含着样品的独特信息,在相似样品的比较中,不容忽视.在对10个品牌的白酒进行香型分类时,先将样品的三维荧光光谱进行高斯小波分解,使用第4层近似系数进行因子分析,得到贡献率由大到小的多个因子.根据因子的载荷系数,对样品进行聚类分析.结果表明,加入贡献率较小的因子可以将正确率提高至90％.通过对因子载荷系数与年份的相关性分析得出,贡献率排在前六位的因子和白酒年份关系较大,而排在后面的因子和白酒年份的相关性较小,因此可以选取前六位的因子建立白酒年份预测模型.通过选取不同贡献率的因子对白酒年份进行预测,其平均误差可降低至0.9年.

关键词：连续小波分解、正交因子模型、年份预测、三维荧光光谱、白酒

所属期刊栏目：38

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金项目11547206 ,61378037 ,中央高校基本科研项目JUSRP115A16

在线出版日期：2018-08-24（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：2511-2515