| Индекс УДК | 535.33 |
|
Discrimination of brands of strong aroma type liquors using synchronous fluorescence spectroscopy and chemometrics methods [Текст] Z.-W. Zhu [et al.] |
|
| Аннотация |
The application of synchronous fluorescence spectroscopy combined with chemometrics using pretreated spectra was explored to develop a rapid, low-cost, and nondestructive method for discriminating between brands of different strong aroma type liquors. Principal component analysis, partial least square discriminant analysis, support vector machine, and back-propagation artificial neural network techniques were used to classify and predict the brands of liquor samples. Compared with the other models, the SVM model achieved the best results, with an identification rate of 100% for the calibration set, and 96. 67% for the prediction set. The overall results showed that synchronous fluorescence spectroscopy with an efficient chemometrics method can be used successfully to identify different brands of liquor. Исследованы возможности использования синхронной флуоресцентной спектроскопии совместно с хемометрией применительно к предварительно обработанным спектрам для создания быстрого, экономичного и неразрушающего метода распознавания брендов различных типов ликеров с сильным ароматом. Для классификации и определения марок образцов использовались методы главных компонент, наименьших квадратов, опорных векторов и искусственных нейронных сетей обратного распространения. По сравнению с другими моделями модель опорных векторов позволила достичь наилучших результатов со степенью идентификации 100 % для калибровочного набора и 96. 67 % для прогнозируемого набора. Показано, что синхронная флуоресцентная спектроскопия с эффективным методом хемометрии может быть успешно использована для идентификации марок ликеров. |
| Название источника | Журнал прикладной спектроскопии |
| Место и дата издания | 2018 |
| Прочая информация | Т. 85, № 6. - С. 978-984 |
