近红外光谱技术结合iPLS_SPA波段筛选在黄水酒精度预测模型中的应用

摘要

为实现白酒发酵过程中黄水酒精度的快速检测,研究采用傅里叶近红外光谱(FT-NIR)技术对黄水进行光谱采集,并且采用偏最小二乘回归(PLSR)法建立酒精度预测模型。为减少全光谱的数据冗余降低复杂度,提升建模准确率,将连续投影算法(SPA)与间隔偏最小二乘法(iPLS)联用,对整个谱区进行特征波段筛选,并用决定系数R2与预测均方根误差(RMSEP)评价预测模型。结果表明:与原始数据集相比,经过异常样品剔除、预处理、特征光谱筛选后预测模型,预测集R2也从最开始的0.702变为0.952,提升35.61%;预测RMSEP从3.812变为1.367,降低64.14%;变量数也从2,203逐步下降到99,降低了95.51%。说明在减少非相关信息与噪声的同时,模型的复杂度也得到极大改善,并且模型的稳定性与准确度得到了有效提升,最终实现黄水酒精度的快速无损检测,以期为白酒发酵领域提供一种新的可能性,为近红外在白酒发酵副产物中的检验提供理论基础。