近红外光谱与移动窗口波段筛选在白酒品牌判别分析中的应用

"这篇论文探讨了利用近红外光谱（NIR）技术结合移动窗口（MW）波段筛选和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）方法对白酒品牌进行判别分析的研究。实验中，州老窖作为识别品牌，其他10个有浓郁香气的品牌作为干扰品牌。通过Kennard-Stone算法选取建模样本，建立了一个包含157个波段的简化最优模型集。这些波段与白酒中的水、乙醇以及酸、醛、酚和芳香族化合物等成分的NIR吸收带相对应。在使用选定的五个简单模型进行验证时，识别率达到了99.3%以上，显示出了优秀的预测性能和较低的模型复杂度。该研究为白酒食品安全性的大规模检测提供了一种有前景的方法，并为小型专用仪器的设计提供了有价值的信息。" 这篇论文详细介绍了如何利用近红外光谱技术进行白酒品牌的判别。研究者首先采用偏最小二乘判别分析（PLS-DA），这是一种统计学方法，常用于高维数据的分类和预测，特别适合处理光谱数据。在NIR光谱中，不同化学成分会对应特定的吸收峰，这些峰值可以反映样品的特性。为了优化模型，研究者采用了移动窗口（MW）波段筛选策略，这是一种动态选择最佳波段的方法，可以减少冗余信息并提高模型的精度。 在实验设计上，选择了州老窖作为目标品牌，共有160个样本，而其他10个品牌的200个样本作为干扰项，所有样本的酒精度均为52体积%。样本的划分采用了Kennard-Stone算法，确保了样本的均匀性和代表性，这对于构建准确的模型至关重要。 经过MW-PLS-DA分析，研究者最终确定了一套包含157个波段的简化最优模型集。这些波段与白酒中的关键成分如水、乙醇和各种微量营养素（酸、醛、酚和芳香族化合物）的NIR吸收特征相对应。通过这157个波段，可以有效地识别和区分不同的白酒品牌。 论文进一步展示了五个精选的简单模型，它们分别对应五个不同的波段范围，这些模型在验证过程中的识别率均达到了99.3%或更高，表明这种方法的预测性能非常出色。此外，由于模型复杂度低，这意味着该方法不仅在分析效率上具有优势，而且为开发便携式或专用于白酒品牌判别的小型光谱仪器提供了实用的参考。 这项研究为白酒品质控制和食品安全检测提供了新的思路和技术手段，对于提高检测效率和准确性具有重要意义。同时，其成果可能对食品工业和质量监控领域产生积极影响。