| Маркер записи | n 22 3 4500 |
| Контрольный номер | zhps18_to85_no6_ss978_ad1 |
| Дата корректировки | 14:19:47 31 января 2019 г. |
| Кодируемые данные | 190121s2018||||RU|||||||||||#||||# rus0| |
| Системный контрольный номер | RUMARS-zhps18_to85_no6_ss978_ad1 |
| AR-MARS | |
| Служба первич. каталог. |
Научная библиотека им. М. М. Бахтина Мордовского госуниверситета им. Н. П. Огарева МАРС |
| Код языка каталог. | rus |
| Код языка издания |
eng eng |
| Индекс УДК | 535.33 |
| Индекс ББК | 22.344 |
| Таблицы для массовых библиотек | |
|
Zhu, Z. -W. 070 z01710 |
|
|
Discrimination of brands of strong aroma type liquors using synchronous fluorescence spectroscopy and chemometrics methods [Текст] Z.-W. Zhu [et al.] |
|
|
Применение синхронной флуоресцентной спектроскопии и хемометрических методов для распознавания алкогольных напитков с сильным ароматом rus |
|
| Библиография | Библиогр.: с. 984 (33 назв. ) |
| 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. |
|
Физика AR-MARS Спектроскопия AR-MARS |
|
| Ключевые слова |
идентификация марок ликеров китайские ликеры определение марок ликеров распознавание алкогольных напитков распознавание брендовых ликеров распознавание напитков сильно ароматизированные ликеры синхронная флуоресцентная спектроскопия хемометрия распознавания |
|
Chen, G. -Q. 070 z02710 Wu, Y. -M. 070 z03710 Xu, Y. 070 z04710 Zhu, T. 070 z05710 |
|
|
Jiangnan University School of Science z01700 Вторичная ответственность Jiangnan University School of Science z02700 Вторичная ответственность Jiangnan University School of Science z03700 Вторичная ответственность Jiangnan University School of Biotechnology z04700 Вторичная ответственность Jiangnan University School of Science z05700 Вторичная ответственность |
|
| ISSN | 0514-7506 |
| Название источника | Журнал прикладной спектроскопии |
| Место и дата издания | 2018 |
| Прочая информация | Т. 85, № 6. - С. 978-984 |
|
RU 43013090 20190121 RCR |
|
|
RU 43013090 20190121 |
|
|
RU AR-MARS 20190121 RCR |
|
|
RU AR-MARS 20190121 |
|
| Тип документа | b |
|
code year to no ss ad |
|
|
zhps 2018 85 6 978 1 |
|
| 718 |
