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论文编号 201803-15
论文题目 基于红外光谱技术的葡萄酒模式识别
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作者之间用逗号“,”分隔,最后为实心圆点“.”,

示例1:原姓名写法:Albert Einstein,编入参考文献时写法:Einstein A.

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基于红外光谱技术的葡萄酒模式识别

首发时间:2018-03-05

王怡淼 1    2   

王怡淼(1992-),女,硕士研究生,主要研究方向:食品快速检测

张慧 3    赵建新 2    顾小红 1    4   

顾小红(1971-),女,高级工程师,主要研究方向:图谱解析,食品快速无损检测

  • 1、江南大学食品科学与技术国家重点实验室,无锡 214122
  • 2、江南大学食品学院,无锡 214122
  • 3、张家港出入境检验检疫局,张家港 215600
  • 4、江南大学食品安全国际合作联合实验室,无锡 214122

摘要:本实验利用红外光谱技术结合模式识别方法,建立了一种葡萄酒产地快速检测的方法。采集葡萄酒的近红外和中红外光谱,对两种光谱分别预处理后进行主成分分析(PCA),比较基于近红外光谱和中红外光谱建立的模型效果,得出使用近红外光谱建模效果更优。对模型进一步优化后,训练集样本识别率都达到100%。除产地为法国的模型外,其余模型拒绝率均大于85%。利用预测集样本对模型预测能力进行评价。除智利外其他5个产地模型样品识别率为100%,而大部分产地的拒绝率都大于85%,说明模型预测效果良好,能有效区分不同产地的葡萄酒。

关键词: 葡萄酒 模式识别 红外光谱 溯源

For information in English, please click here

The Pattern Recognition of Wine Based on Infrared Spectroscopy

Wang Yimiao 1    2   

王怡淼(1992-),女,硕士研究生,主要研究方向:食品快速检测

Zhang Hui 3    Zhao Jianxin 2    Gu Xiaohong 1    4   

顾小红(1971-),女,高级工程师,主要研究方向:图谱解析,食品快速无损检测

  • 1、State Key Laboratory of Food Science and Technology, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu 214122, China
  • 2、School of Food Science and Technology, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu 214122, China
  • 3、Zhangjiagang Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau of P.R.C., Zhangjiagang, Jiangsu 215600, China
  • 4、International Joint Laboratory on Food Safety, Jiangnan University,Wuxi, Jiangsu 214122, China

Abstract:In this study, a method of rapid detection of wine origins was established by using infrared spectroscopy combined with pattern recognition. Near infrared and mid-infrared spectra of wine were pretreated for principal component analysis (PCA), respectively. The results of near-infrared and mid-infrared spectra were compared. The results showed that model based on NIR spectra was more effective. After further optimized, recognition rate of training sample was 100%. Except the model based on France, the rejection rate of remaining models was greater than 85%. Prediction set was used to evaluate predictive ability of model. The recognition rate of the other 5 origins for prediction set except Chile was 100%, while the rejection rate of most origins is more than 85%, which shows that the model is relatively better in prediction and can distinguish different origins of wines effectively.

Keywords: wine pattern recognition infrared spectroscopy traceability

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王怡淼,张慧,赵建新,等. 基于红外光谱技术的葡萄酒模式识别[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2018-03-05]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201803-15.

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