一種三維熒光光譜結(jié)合pca-svm鑒別濃香型白酒的方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種三維熒光光譜結(jié)合PCA-SVM鑒別濃香型白酒的方法，屬于白酒鑒別【技術(shù)領(lǐng)域】。本發(fā)明首先使用熒光光譜儀測量不同品牌濃香型白酒的三維熒光光譜圖，獲得三維熒光光譜數(shù)據(jù)，然后對(duì)光譜數(shù)據(jù)求熒光強(qiáng)度對(duì)發(fā)射波長的二階偏導(dǎo)，運(yùn)用小波變換對(duì)數(shù)據(jù)壓縮，經(jīng)過預(yù)處理后對(duì)得到的新的數(shù)據(jù)做主成分分析，將主成分分析與支持向量機(jī)結(jié)合，用交叉驗(yàn)證方法尋找支持向量機(jī)的最佳參數(shù)，在最佳參數(shù)下，建立預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同品牌濃香型白酒的分類鑒別。本發(fā)明為市場上白酒的打假提供幫助。
【專利說明】-種H維黃光光譜結(jié)合PCA-SVM鑒別濃香型白酒的方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[OOOU 本發(fā)明設(shè)及一種利用S維巧光光譜結(jié)合PCA-SVM鑒別濃香型白酒的方法，此方法 的特別之處在于經(jīng)過對(duì)光譜數(shù)據(jù)求得巧光強(qiáng)度對(duì)發(fā)射波長的二階偏導(dǎo)及小波變換的預(yù)處 理方法后做主成分分析，結(jié)合支持向量機(jī)較好的實(shí)現(xiàn)濃香型白酒的分類鑒別，屬于白酒鑒 別【技術(shù)領(lǐng)域】。

【背景技術(shù)】
[0002] 白酒作為中國的傳統(tǒng)產(chǎn)品之一，有著悠久的歷史。濃香型白酒作為五大基本香型 之一，在我國白酒銷量上一直處于行業(yè)領(lǐng)先地位，由于它具有芳香濃郁、綿甜爽凈等特點(diǎn)， 一直深受人們的喜愛。制做白酒過程中使用的原料、制作的工藝和技術(shù)、儲(chǔ)存的方法都會(huì) 影響白酒酒質(zhì)的優(yōu)劣。優(yōu)質(zhì)的濃香型白酒無色透明、魯香優(yōu)雅、綿甘適口、尾凈余長。然而 市場上一些不法商販為牟求自身利益，W次充好，將一些劣質(zhì)的白酒充當(dāng)品牌酒，欺騙消費(fèi) 者。消費(fèi)者對(duì)同種香型白酒單憑感官難W鑒別，因此，對(duì)同種香型白酒的分類鑒別具有一定 的實(shí)際意義。
[0003] 國內(nèi)關(guān)于不同香型的白酒鑒別和檢測研究比較多，而對(duì)同一香型白酒的分類鑒別 研究的比較少。一般都是用氣相色譜法、頂空固相微萃取質(zhì)譜技術(shù)、電子舌技術(shù)等對(duì)白酒進(jìn) 行檢測，并結(jié)合模式識(shí)別和化學(xué)計(jì)量學(xué)等方法實(shí)現(xiàn)不同香型、產(chǎn)地等白酒的鑒別。然而色譜 法價(jià)格昂貴，耗時(shí)長，對(duì)于批量酒的處理不太現(xiàn)實(shí)。巧光光譜法具有操作簡單，所需樣品少， 分析速度快，成本低等優(yōu)點(diǎn)，在酒的檢測方面具有一定優(yōu)勢。
[0004] 巧光光譜數(shù)據(jù)包含著豐富的信息，為建立準(zhǔn)確度較高的預(yù)測模型，對(duì)光譜數(shù)據(jù)的 預(yù)處理W及特征參量的提取尤為重要。通常對(duì)光譜的預(yù)處理方法有多元散射校正、求導(dǎo)和 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換等。其中對(duì)光譜數(shù)據(jù)求導(dǎo)能窄化光譜，有效地消除基線漂移和背景干擾，分辨 重疊峰，提高靈敏度和分辨率。常規(guī)的求導(dǎo)方法是簡單地針對(duì)某一激發(fā)波長下對(duì)應(yīng)的發(fā)射 譜進(jìn)行求導(dǎo)，然后對(duì)得到的某條譜線進(jìn)行研究。但是，有時(shí)一條譜線并不足W表達(dá)全部的巧 光信息，該就造成了一些信息量丟失。
[0005] 鑒于此，為了監(jiān)督白酒生產(chǎn)質(zhì)量，維護(hù)白酒市場秩序，保護(hù)消費(fèi)者的權(quán)益，發(fā)明一 種快速準(zhǔn)確的白酒鑒別方法，勢在必行。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明需要解決的技術(shù)問題是提供一種S維巧光光譜結(jié)合PCA-SVM鑒別濃香型 白酒的方法，本發(fā)明使用巧光光譜儀建立不同品牌濃香型白酒的=維巧光光譜圖，然后使 用巧光光譜技術(shù)分析不同品牌濃香型白酒酒樣，通過軟件導(dǎo)出=維數(shù)據(jù)，獲得不同品牌濃 香型白酒的=維巧光光譜數(shù)據(jù)。通過對(duì)數(shù)據(jù)求巧光強(qiáng)度對(duì)發(fā)射波長的偏導(dǎo)和小波變換壓縮 數(shù)據(jù)的預(yù)處理后，運(yùn)用主成分分析方法，得到每個(gè)品牌白酒的得分，將得分作為特征參量， 結(jié)合支持向量機(jī)，建立濃香型白酒的分類鑒別模型。本發(fā)明是一種新的白酒質(zhì)量控制技術(shù)， 操作簡便，樣品用量少，檢測靈敏度高，結(jié)果直觀可靠，環(huán)保無污染，對(duì)市場上品牌酒打假有 一定的幫助。
[0007] 本發(fā)明的技術(shù)方案；一種S維巧光光譜結(jié)合PCA-SVM鑒別濃香型白酒的方法，該 方法包括如下步驟：
[000引 （1)使用巧光光譜儀化S920測量不同品牌濃香型白酒的S維巧光光譜；
[0009] 掃描條件：氣燈光源80w ;探測溫度-20度；激發(fā)波長范圍；200-600nm，步長5nm ; 發(fā)射波長范圍；200-800皿，步長1皿；
[0010] (2)對(duì)得到的光譜數(shù)據(jù)做預(yù)處理：
[0011] a、將得到的光譜數(shù)據(jù)去除瑞利散射和拉曼散射；
[0012] b、建立不同品牌濃香型白酒的S維巧光光譜圖庫；
[0013] C、提取不同品牌濃香型白酒的特性參數(shù)；
[0014] t對(duì)光譜數(shù)據(jù)求巧光強(qiáng)度對(duì)發(fā)射波長的一階偏導(dǎo)和二階偏導(dǎo)；
[0015] e、對(duì)得到的新的光譜數(shù)據(jù)做小波變換，對(duì)數(shù)據(jù)壓縮，提取有用信息；
[0016] (3)對(duì)得到的光譜數(shù)據(jù)作主成分分析，將主成分分析后的得分作為特征參量；
[0017] (4)結(jié)合支持向量機(jī)，建立濃香型白酒的分類鑒別模型：
[0018] a、用交叉驗(yàn)證中的K-CV方法對(duì)支持向量機(jī)的參數(shù)尋優(yōu)；
[0019] b、在最佳參數(shù)下，建立不同品牌濃香型白酒的預(yù)測模型；
[0020] 本發(fā)明的有益效果；本發(fā)明使用巧光光譜技術(shù)分析不同品牌濃香型白酒酒樣，通 過軟件導(dǎo)出=維數(shù)據(jù)，獲得不同酒樣的=維巧光光譜數(shù)據(jù)。通過對(duì)數(shù)據(jù)求巧光強(qiáng)度對(duì)發(fā)射 波長的偏導(dǎo)和小波變換壓縮數(shù)據(jù)的預(yù)處理后，運(yùn)用主成分分析得到每個(gè)酒樣的得分作為特 征參數(shù)，結(jié)合支持向量機(jī)建立濃香型白酒的分類鑒別模型。本發(fā)明是一種新的白酒質(zhì)量控 制技術(shù)，操作簡便，樣品用量少，檢測靈敏度高，結(jié)果直觀可靠，環(huán)保無污染。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0021] 圖1為7個(gè)不同品牌濃香型白酒的S維巧光光譜等高圖。
[0022] 圖2為7個(gè)不同品牌濃香型白酒的主成分分析圖，（a)化）（C)是分別表示原始數(shù) 據(jù)，求一階偏導(dǎo)和求二階偏導(dǎo)的預(yù)處理后的主成分分析圖。
[002引圖3為參數(shù)尋優(yōu)過程的等高線圖，（a)化）（C)分別表示原始數(shù)據(jù)，求一階偏導(dǎo)和求 二階偏導(dǎo)的預(yù)處理后對(duì)應(yīng)的參數(shù)尋優(yōu)過程的等高線圖。
[0024] 圖4為預(yù)測集的實(shí)際樣本和預(yù)測分類圖，（a)化）（C)分別表示原始數(shù)據(jù)，求一階偏 導(dǎo)和求二階偏導(dǎo)的預(yù)處理后對(duì)應(yīng)的實(shí)際樣本與預(yù)測分類圖。
[0025] 圖5為本發(fā)明所述方法的流程圖。

【具體實(shí)施方式】
[0026] 實(shí)施案例；7種不同品牌濃香型白酒的分類鑒別。
[0027] (1)使用巧光光譜儀化S920測量7種不同品牌濃香型白酒的S維巧光光譜：
[002引 a、樣品準(zhǔn)備；采集7種不同品牌的濃香型白酒，每個(gè)品牌的白酒準(zhǔn)備20個(gè)樣本，共 140個(gè)樣本。
[0029] b、掃描條件：氣燈光源80w ;探測溫度-20度；激發(fā)波長范圍；200-600皿，步長 5皿；發(fā)射波長范圍；200-800皿，步長1皿；
[0030] (2)對(duì)得到的光譜數(shù)據(jù)做預(yù)處理：
[0031] a、分別測量140個(gè)樣本的S維巧光光譜，每個(gè)樣品得到一個(gè)81X586的光譜矩陣， 去除瑞利散射和拉曼散射；
[0032] b、建立7種不同品牌濃香型白酒的S維巧光光譜圖庫，如圖1所示，；
[0033] C、提取7種不同品牌濃香型白酒的巧光特性參數(shù)，結(jié)果如表1所示：
[0034] 表1 7種不同品牌濃香型白酒的S維巧光特征參量
[0035]

【權(quán)利要求】
1. 一種三維熒光光譜結(jié)合PCA-SVM鑒別濃香型白酒的方法，其特征在于：該方法包括 如下步驟： (1) 使用熒光光譜儀FLS920測量不同品牌濃香型白酒的三維熒光光譜： 掃描條件：氙燈光源80w;探測溫度-20度；激發(fā)波長范圍：200-600nm，步長5nm;發(fā)射 波長范圍：200-800nm，步長Inm; (2) 對(duì)得到的光譜數(shù)據(jù)做預(yù)處理： a、 將得到的光譜數(shù)據(jù)去除瑞利散射和拉曼散射； b、 建立不同品牌濃香型白酒的三維熒光光譜圖庫； c、 提取不同品牌濃香型白酒的特性參數(shù)； d、 對(duì)光譜數(shù)據(jù)求熒光強(qiáng)度對(duì)發(fā)射波長的一階偏導(dǎo)和二階偏導(dǎo)； e、 對(duì)得到的新的光譜數(shù)據(jù)做小波變換，對(duì)數(shù)據(jù)壓縮，提取有用信息； (3) 對(duì)得到的光譜數(shù)據(jù)作主成分分析，將主成分分析后的得分作為特征參量； (4) 結(jié)合支持向量機(jī)，建立濃香型白酒的分類鑒別模型： a、 用交叉驗(yàn)證中的K-CV方法對(duì)支持向量機(jī)的參數(shù)尋優(yōu)； b、 在最佳參數(shù)下，建立不同品牌濃香型白酒的預(yù)測模型。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種三維熒光光譜結(jié)合PCA-SVM鑒別濃香型白酒的方法，其 特征在于：熒光強(qiáng)度對(duì)發(fā)射波長的一階偏導(dǎo)和二階偏導(dǎo)的公式為：
式中，I=f(x，y)對(duì)應(yīng)熒光強(qiáng)度，X對(duì)應(yīng)激發(fā)波長，y對(duì)應(yīng)熒光發(fā)射波長。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種三維熒光光譜結(jié)合PCA-SVM鑒別濃香型白酒的方法，其 特征在于：支持向量機(jī)的核函數(shù)為徑向基函數(shù)，具體表達(dá)式為： K(XijXj) =exp(-YIIxi-XjI|)2, 其中Y= 1/2 〇 2，〇為一自由參數(shù)。
【文檔編號(hào)】G01N21/64GK104502320SQ201410835877
【公開日】2015年4月8日 申請(qǐng)日期:2014年12月29日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月29日
【發(fā)明者】陳國慶, 朱焯煒, 吳亞敏, 朱純, 朱拓, 徐瑞煜 申請(qǐng)人:江南大學(xué)