基于低场核磁共振的白酒品牌判别分析

摘要：

为探求一种白酒品牌判别的方法,基于低场核磁共振(LF-NMR)技术,综合运用主成分分析(PCA)、偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)、反向传播人工神经网络(BP-ANN)方法对6种浓香型白酒品牌共300个样本进行模式识别分析,解析了对不同品牌浓香型白酒进行判别的可行性.结果表明,运用PCA方法对样品进行识别,无法区分白酒品牌;运用PLS-DA的方法对白酒样品进行识别,训练集的识别率约为99.5％,预测集识别率约为96.7％;运用BP-ANN的方法对白酒样品进行识别,训练集识别率约为99.5％,预测集识别率约为98.9％.结果表明,PLS-DA方法和BP-ANN方法对浓香型白酒样品的区分成功,表示将低场核磁共振方法应用到浓香型白酒的品牌判别中是可行有效的.

关键词：低场核磁共振;判别分析;浓香型白酒;化学模式识别

所属期刊栏目：40

分类号：TS261.3(食品工业)

资助基金：湖南省教育厅科学研究重点项目;邵阳学院研究生创新项目

在线出版日期：2021-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：207-209