[发明专利]一种基于白酒基酒指纹图谱特征的分类方法

说明书

本发明提出了一种基酒指纹图谱特征的分类方法，本发明涉及食品领域、发酵领域、信息处理以及模式识别等相关领域。本发明的白酒基酒指纹图谱分类方法结合主成分分析和神经网络的方法对基酒指纹图谱进行分类。本发明首先通过主成分分析对基酒的“重要成分”进行筛选，然后将筛选后的“重要特征”用来进行神经网络权重训练，最后用真实的基酒图谱数据进行测试，实现对基酒进行分类。本发明能够较好地克服白酒基酒中图谱中冗余数据“不重要的”组分对分类结果的影响，大大减少了神经网络的输入量和分类的计算量，分类的结果更能体现了基酒的特征上的差异。

技术领域

本发明涉及信息与数据处理以及模式识别与分类等相关领域，尤其涉及一种基于白酒基酒指纹图谱特征的分类方法。

背景技术

白酒基酒的指纹图谱犹如人的指纹一样独一无二，能够展示出不同物质鲜明的特异性和典型性。利用基酒的指纹图谱来对基酒进行分析，是一种比较常规的综合评价方法。它具有采样精度高，特征明显、专属性强、重现性好、快速且识别能力强等特点。白酒的某些独有的特性(如：香型、产地等)决定了同种香型、相同产地的白酒所具有某种整体的相似性，决定了指纹图谱在白酒分类研究上的适用性和广泛性。白酒是多种化学成分的混合物，该混合物除98％的水和乙醇外，还包括约占2％的醇类、酯类、酸类、氨基酸类、醚类、醛类等微量成分。随着科学技术的进步以及各种检测方法的应用，目前已经发现决定着白酒的香味风格的微量成分约300余种，且其中有180余种已被定量分析出。

在这些微量成分是构成白酒基酒典型特征的物质基础；微量成分在酒体中的含量和配比决定了白酒的香型、口感和质量。传统的白酒品评方法主要在感官评价，即视觉、嗅觉、味觉，对产品的色、香、味进行观察、分析、描述、定级，辅以理化分析，并做出综合评价。由于感官鉴评易受人为因素的影响，所以单凭感官对白酒基酒进行质量等级的划分，存在很多不确定的元素。由于感官分辨精度有限、操作规范不一致、人为等操作因素，使得白酒品质难以区分，等级难以界定。因此，需要客观评价机制对白酒指纹图谱进行分析。客观评价主要是对白酒的指纹图谱运用数学方法实现对白酒的分析、判断及分类识别等。白酒的指纹图谱是指通过色谱或光谱等技术手段获得能够表示白酒特性的图谱或图像，包括气相色谱法、近红外方法、核磁共振等方法。白酒图谱可以视为一个由白酒特征为元素组成的n维向量，通过对白酒图谱特征的提取，可以对白酒的品质特性进行分类与识别。在对白酒指纹图谱进行客观评价时，我们期望对白酒的组成成分进行分析，从而分析出各个成分对白酒按照香型、等级、产地以及年代等特征进行分类。这就需要利用模式识别方法对白酒所含化学成分用数学手段进行分类或描述，其主要运用的方法如：回归分析、聚类分析、判别分析、相关分析、主成分分析等多元统计方法及用于非线性体系的人工神经网络技术等在白酒质量控制中得到较好的应用。

特别是针对神经网络技术而言，只要将白酒的化学成分作为输出，便可以针对这些化学成分数据进行训练，从而可以确定各个化学成分对白酒基酒分类的贡献。但是，随着监测技术的不断进步，白酒的很多微量成分被测定出来，如果将所有的微量成分都用来进行神经网络权重训练，需要更多的输入单元和训练时间。同时，对于同一种香型、等级的酒样，其某些微量成分的含量差异也较大，着就会导致训练的权重不准确，从而导致最终识别分类不准确。目前，指纹图谱研究较多，但很难成为比较准确的质量控制标准，尚有些问题需要解决，白酒基酒指纹图谱分类的研究难点集中在以下几个方面：

1.如何获得良好的白酒指纹图谱。关键之一是选择性能优良的气相色谱仪，高分离效能的色谱柱，使其满足白酒香气组分全分析要求。

2.如何更好地对指纹图谱进行分析。现有技术下，需要对图谱识别分类方法不断地进行改进优化，使对白酒图谱的分类更加具有合理性、科学性。

3.如何把指纹图谱的信息与白酒的人工感官品评结合起来。白酒作为一种食品，只有同人的感官评价相结合，才能更全面地了解不同种类白酒的香味特征。