ICP-AES结合主成分分析和决策树模型的四种品牌白酒鉴别方法研究

• 作者: 万渝平 吴文林 朱霞萍 梁恒兴 肖全伟 郑劼
• 来源期刊: 食品工业科技
• 学科: 工学
• 关键词: 白酒 元素 ICP-AES 主成分分析 决策树模型
• 年，卷（期）: 2016,（24）
• 所属期刊栏目: 分析检测
• 页码范围: 74-77,82
• 分类号: TS207.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13386/j.issn1002-0306.2016.24.006

摘要

采用电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)测定了四种品牌56个白酒样品(五粮液,郎酒,全兴,五津醇)中的16种元素含量.通过对结果进行z-score标准化,消除各元素间量纲差异,再对其进行主成分分析.结果表明,第一主成分的方差贡献率为40.3％,前十主成分的贡献率达96.3％,基本保留了原变量的所有信息.选择前十主成分建立决策树分类预测模型,模型的交叉验证准确率高达97.6％,再用模型预测未参与建模的15个白酒样品,准确率高达100％.模型能够准确区分五粮液,郎酒,全兴,五津醇四种品牌白酒.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱霞萍	成都理工大学材料与化学化工学院	43	434	12.0	19.0
2	万渝平		7	41	4.0	6.0
3	郑劼	成都理工大学材料与化学化工学院	2	5	2.0	2.0
4	吴文林		5	15	3.0	3.0
5	梁恒兴		10	14	2.0	3.0
6	肖全伟		5	20	3.0	4.0