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基于质谱与化学计量学的白酒原产地鉴定

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程平言, 范文来, 徐岩. 2014: 基于质谱与化学计量学的白酒原产地鉴定, 质谱学报, 35(1): 32-37. doi: 10.7538/zpxb.2014.35.01.0032
引用本文: 程平言, 范文来, 徐岩. 2014: 基于质谱与化学计量学的白酒原产地鉴定, 质谱学报, 35(1): 32-37. doi: 10.7538/zpxb.2014.35.01.0032
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CHENG Ping-yan, FAN Wen-lai, XU Yan. 2014: Identification of Chinese Liquors from Different Geographic Origins Based on Mass Spectrometry and Chemometrics, Journal of Chinese Mass Spectrometry Society, 35(1): 32-37. doi: 10.7538/zpxb.2014.35.01.0032
Citation: CHENG Ping-yan, FAN Wen-lai, XU Yan. 2014: Identification of Chinese Liquors from Different Geographic Origins Based on Mass Spectrometry and Chemometrics, Journal of Chinese Mass Spectrometry Society, 35(1): 32-37. doi: 10.7538/zpxb.2014.35.01.0032
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基于质谱与化学计量学的白酒原产地鉴定

  • 江南大学生物工程学院酿酒科学与酶技术研究中心,酿造微生物与应用酶学研究室,教育部工业生物技术重点实验室,江苏无锡 214122

Identification of Chinese Liquors from Different Geographic Origins Based on Mass Spectrometry and Chemometrics

  • 摘要: 不同白酒原产地的鉴定对控制白酒质量和保护消费者利益有重要意义.采用顶空同相微萃取与质谱(HS-SPME MS)联用技术获取不同香型和产地的1 31个白酒酒样在m/z 55～191范围内的离子丰度数据,结合偏最小二乘-判别分析和逐步线性判别分析法筛选出27个重要特征离子,交叉验证的原产地预测准确率达99.2％;然后用筛选出的27个特征离子构建反向传播(BP)神经网络模型和支持向量机(SVM)模型,其原产地预测准确率分别达96.2％和97.7％.其中BP网络的最优参数组合为传递函数logsig、训练函数trainlm、隐藏层神经元数8;而SVM的最优核参数g和惩罚因子c值分别为2和0.125,从参数优化过程及原产地预测准确率可看出,SVM模型对原产地的鉴定效果明显优于BP网络模型.
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出版历程
  • 刊出日期:  2014-02-28

基于质谱与化学计量学的白酒原产地鉴定

  • 江南大学生物工程学院酿酒科学与酶技术研究中心,酿造微生物与应用酶学研究室,教育部工业生物技术重点实验室,江苏无锡 214122

摘要: 不同白酒原产地的鉴定对控制白酒质量和保护消费者利益有重要意义.采用顶空同相微萃取与质谱(HS-SPME MS)联用技术获取不同香型和产地的1 31个白酒酒样在m/z 55～191范围内的离子丰度数据,结合偏最小二乘-判别分析和逐步线性判别分析法筛选出27个重要特征离子,交叉验证的原产地预测准确率达99.2％;然后用筛选出的27个特征离子构建反向传播(BP)神经网络模型和支持向量机(SVM)模型,其原产地预测准确率分别达96.2％和97.7％.其中BP网络的最优参数组合为传递函数logsig、训练函数trainlm、隐藏层神经元数8;而SVM的最优核参数g和惩罚因子c值分别为2和0.125,从参数优化过程及原产地预测准确率可看出,SVM模型对原产地的鉴定效果明显优于BP网络模型.

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