基于PLS和PCR的葡萄酒酒精度近红外光谱研究

摘要：

运用近红外光谱技术,结合偏最小二乘法(PLS)和主成分回归法(PCR)构建了葡萄酒酒精度的近红外定量模型.分别选用平滑处理+求导和SNV进行预处理,并且对预处理后的图谱进行建模分析.采用PLS构建的模型结果,R2为0.9657,RMSEC为0.0862,RMSEP为0.0892,采用PCR构建的模型结果,R2为0.9594,RMSEC为0.0935,RMSEP为0.0999,分别用PLS和PCR构建的模型进行预测实验,其RMSEP分别为0.9757、0.9037,表明两种算法对葡萄酒酒精度的预测结果较理想,但PLS模型的相对误差整体上较小.结果表明,采用PLS算法建立的模型预测效果良好,具有较高的可靠性和精密性,能满足葡萄酒生产中对酒精度的快速检测需求.

关键词：偏最小二乘法、主成分回归法、近红外光谱、酒精度、葡萄酒

分类号：TS262.6;TS261.4;TS261.7(食品工业)

在线出版日期：2018-03-21（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：39-43