模型轉移技術在白酒品質近紅外光譜測定中的應用.pdf

1、酒精度是衡量白酒制造工藝效果的一個重要指標，能綜合反映企業(yè)的生產(chǎn)水平，也是白酒的一個重要質量指標本文以白酒酒精度為檢測對象，利用現(xiàn)代近紅外光譜分析技術，綜合化學計量學方法，研究了在不同近紅外光譜儀器之間的白酒酒精度校正模型的轉移，以及存在的困難和實現(xiàn)校正模型轉移的算法和條件，比較了幾種不同的數(shù)學模型轉移方法。 本研究共采集42個白酒樣品，對白酒酒精度進行了化學方法檢測和近紅外光譜檢測以30個校正樣品的近紅外透射光譜建立白

2、酒酒精度校正模型，運用分段直接校正徜基神經(jīng)網(wǎng)絡Shenk's算法正交信號校正和模型更新對不同近紅外光譜儀器所采集的白酒圖譜進行光譜轉移對模型轉移方法進行了系統(tǒng)的應用性研究，分別對上述幾種模型轉換方法進行了分析和比較，并進行了實驗驗證，同時研究了不同模型轉換方法的選擇依據(jù)以及轉換集樣品的選擇對模型轉換效果的影響以模型轉移前后的平均相對誤差和標準差為指標，得到的結果為：原始光譜光譜27.4002％0.0811，分段直接校正光譜6.3171％

3、0.0414，徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡4.6597％，0.0382，Shenk's算法5.5738％0.0426，正交信號校正5.6138％0.0410，模型更新9.8253％0.0537。 實驗結果表明：近紅外光譜的采集由于包含了儀器狀態(tài)測量條件樣品制備等信息，光譜存在一定的差異對不同儀器間掃描的光譜進行轉移，轉移后的預測結果比轉移前有明顯改善其中分段直接校正算法最好，徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡和Shenk's算法的轉移效果相當，正交信號校