三维荧光光谱结合平行因子及神经网络对清香型白酒的年份鉴别

• 作者: 徐瑞煜 朱拓 朱焯炜 阙立志 陈国庆
• 来源期刊: 光谱学与光谱分析
• 学科: 化学
• 关键词: 年份鉴别 三维荧光光谱 平行因子 神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 页码范围: 2573-2577
• 页数: 5页
• 分类号: O657.34
• 字数: 3104字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2015)09-2573-05

摘要

以某清香型白酒为研究对象，将三维荧光光谱技术与平行因子分析方法（parallel factor analysis， PARAFAC）、BP 神经网络结合，建立清香型白酒年份鉴别模型。首先，利用 FLS920全功能型荧光光谱仪测量获得不同年份白酒的三维荧光光谱数据，对激发发射三维矩阵进行三线性分解，得到四个主成分对应的浓度得分和激发-发射光谱轮廓图。将这4个浓度得分作为 BP 神经网络的输入，建立10，20和30年份白酒的鉴别模型。随机选取每个年份的10个样本，共30个样本组成测试集，剩余的90个白酒样本组成训练集建立训练模型。据此对未知样品进行预测，其预测正确率分别为90％，100％和100％。同时将该方法与多维偏最小二乘判别分析法（multi-way partial least squares discriminant analysis，NPLS-DA）进行了比较。研究结果表明：平行因子结合神经网络的判别模型具有更强的预测能力，该方法能够有效提取年份白酒的特征光谱信息，同时又降低了神经网络输入变量的维数，取得较好的鉴别效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱焯炜	江南大学理学院	25	84	6.0	8.0
5	陈国庆	江南大学理学院	75	407	12.0	16.0
6	朱拓	河海大学能源与电气学院	8	18	3.0	4.0
7	阙立志	江南大学理学院	18	34	4.0	5.0
8	徐瑞煜	江南大学理学院	3	19	3.0	3.0