[发明专利]一种拉曼光谱-主成分分析快速鉴别白酒真伪的方法

说明书

本发明提供一种拉曼光谱‑主成分分析快速鉴别白酒真伪的方法，属于白酒真假检测技术领域。本发明包括以下步骤：采集真白酒和假白酒的拉曼光谱数据分为训练集和测试集；将采集样品的拉曼光谱原始数据用一个矩阵表示，将每一个样品的原始数据导入到该矩阵的每一行中，该矩阵的每一列则代表某一波数处训练集中各白酒样品的拉曼散射强度；采用主成分分析法提取出在训练集数据上的多个主成分数据；进行归一化处理后做线性回归，拟合出线性分类器；将所得数据导入线性分类器，得出该测试集中白酒样品的预测值Z；设定分类器阈值θ，当Z>θ时分类器将样品判定为真酒，当Z<θ时则判定为假酒。本发明拟合出的分类器对测试集酒样的分类鉴别上表现良好。

技术领域

本发明涉及白酒真假检测技术领域，具体为一种拉曼光谱-主成分分析快速鉴别白酒真伪的方法。

背景技术

光谱技术因其具有重现性好、操作简便、无损检测等特点，已被广泛应用于中成药鉴别及农产品等级与安全等领域，结合化学计量法还可实现产品的快速分类鉴别以及主要组分的快速定量分析。目前已有一些研究者采用红外光谱技术对白酒的香型、年份进行鉴别，并对白酒主体成分进行定性与定量分析。

申请号为CN103822897A的专利中公开了一种基于红外光谱的白酒鉴定及溯源方法。该方法的具体步骤为：利用红外光谱仪采集真酒样本和公安机关查获的假酒样本的红外光谱，分别建立真酒红外光谱库和假酒红外光谱库；利用最小二乘支持向量机分别对前述建立的真酒红外光谱库建立分层次的真酒分类鉴定模型，对前述建立的假酒红外光谱库建立假酒窝点溯源模型；采集待测白酒的红外光谱，利用前述建立的真酒分类鉴定模型和假酒窝点溯源模型对待测白酒的红外光谱进行分类鉴别，通过对结果进行综合分析，实现待测白酒的真伪鉴定及溯源。

由于白酒样中含有大量的水分子，水分子在中红外及近红外波段的吸收峰强而宽，因此酒样中微量有机组分在中红外及近红外波段的吸收峰极易被水分子的吸收峰湮没，不宜使用中红外和近红外光谱进行白酒的真伪鉴别。反观拉曼光谱，水的拉曼活性很弱，不会对白酒样品中微量有机分子的拉曼散射峰产生干扰；实验结果也表明，当白酒样本中乙醇含量大于35%时，其拉曼光谱十分稳定，不受水分子的拉曼散射影响。另外，由于最近十年技术的进步，更高功率更稳定的激光器、更灵敏的CCD检测器已被集成到便携式拉曼光谱仪上，极大提高了拉曼光谱仪的检测精度与灵敏度。由此，我们预测将拉曼光谱法与化学计量学相结合可解决白酒的真伪鉴别之难题。

发明内容

为解决现有技术中白酒真伪鉴别的准确度低之不足，本发明提出一种拉曼光谱-主成分分析快速鉴别白酒真伪的方法，包括以下步骤：

（1）采集真白酒样本和公安机关查获的假白酒样本的拉曼光谱数据，将所述拉曼光谱数据分为训练集和测试集；

（2）将采集到系列真假白酒样品的拉曼光谱训练集原始数据用一个矩阵表示，将每一个真假白酒样品的拉曼散射强度（测量值）导入到该矩阵的每一行中，该矩阵的每一列则代表某一波数处训练集中各白酒样品的拉曼散射强度；

（3）使用主成分分析法提取出在所述训练集数据上的多个主成分权重向量，用于光谱数据的降维，得到训练集中每个光谱的主成分；

（4）将所述主成分的数据进行归一化处理，将归一化后的数据做线性回归，拟合出线性分类器；

（5）将测试集的拉曼光谱数据导入所述线性分类器，得出该测试集中白酒样品的预测值Z；

（6）设定分类器阈值θ，当Z &gt; θ时，分类器将样品判定为真酒；反之，当Z &lt; θ时则判定为假酒。

收集已知真假白酒的拉曼光谱数据，随机选用若干个真酒样及若干个假酒样的拉曼光谱数据作为训练集用于构建分类器；剩余的作为测试集，用于测试所构建好的分类器分类结果的准确性。