[发明专利]白酒品牌鉴定的方法

说明书

本发明白酒品牌鉴定的方法，涉及鉴别白酒技术领域，通过采集白酒样本的紫外光谱数据和近红外光谱数据，进行降维处理，提取白酒样本的紫外特征值和近红外特征值，利用白酒样本分别与k种量子点混合采集三维荧光光谱数据，将k种量子点作为新一维度数据，把三维荧光光谱数据扩展到相应的四维荧光光谱数据，进行预处理，再进行数学分解，提取荧光特征值，将白酒样品的三种特征值融合，获得白酒样品的融合特征，将白酒样本分为训练集和测试集，将划分好的样本融合特征作为分类器的输入，并由分类器输出分类结果来达到白酒品牌的鉴定，解决了现有技术不能实现大批量白酒品牌快速鉴定的问题，本发明适用于鉴别白酒品牌和真伪。

技术领域

本发明涉及鉴别白酒技术领域，特别涉及白酒品牌鉴定的方法。

背景技术

白酒是一种传统的发酵产品，酿造过程复杂，形成的香气类型多样，在利益的驱使下，价值较高白酒往往成为掺假的主要目标，比如以次充好，现有的白酒品牌鉴别可运用感官品评法、色谱法、质谱法、电子鼻、电子舌等，但是，这些方式均无法实现大批量白酒品牌的快速鉴定。

发明内容

本发明所解决的技术问题：提供一种白酒品牌鉴定的方法，解决现有技术不能实现大批量白酒品牌快速鉴定的问题。

本发明解决上述技术问题采用的技术方案：白酒品牌鉴定的方法，包括以下步骤：

S01、选取m种不同品牌白酒样品，每种品牌具有n个白酒样品，获取每个白酒样品紫外光谱数据和近红外光谱数据；

S02、对紫外光谱数据降维，得到所有白酒样本的紫外特征值，对近红外光谱数据降维，得到所有白酒样本的近红外特征值；

S03、获取同一白酒样品分别和k种量子点混合物的三维荧光光谱数据，然后将k种量子点作为新一维度的数据，从而将三维荧光光谱数据扩展到相应的四维荧光光谱数据，对所述的四维荧光光谱数据进行预处理，再进行数学分解，获得白酒样本的浓度得分作为荧光特征值；

S04、将白酒样品的紫外特征值、荧光特征值和近红外特征值融合，获得白酒样品的融合特征；

S05、将m×n个样本分为训练集和测试集，将划分好的样本融合特征作为分类器的输入，并由分类器输出分类结果来达到白酒品牌的鉴定。

进一步的，步骤S02中，所述降维采用PCA方法。

进一步的，所述k为大于或等于2的正整数。

进一步的，步骤S03中，所述预处理通过扣除空白数据来消除被测样本光谱中的拉曼散射，利用插值法消除被测样本光谱中的瑞丽散射。

进一步的，步骤S03中，所述数学分解采用AWRCQLD算法。

本发明的有益效果：本发明白酒品牌鉴定的方法，通过采集白酒样本的紫外光谱数据和近红外光谱数据，进行降维处理，提取白酒样本的紫外特征值和近红外特征值，利用白酒样本分别与k种量子点混合采集三维荧光光谱数据，将k种量子点作为新一维度数据，把三维荧光光谱数据扩展到相应的四维荧光光谱数据，进行预处理，再进行数学分解，提取荧光特征值，将白酒样品的三种特征值融合，获得白酒样品的融合特征，将白酒样本分为训练集和测试集，将划分好的样本融合特征作为分类器的输入，并由分类器输出分类结果来达到白酒品牌的鉴定，解决了现有技术不能实现大批量白酒品牌快速鉴定的问题。

附图说明

附图1是本发明白酒品牌鉴定的方法的流程示意图。

具体实施方式

本发明白酒品牌鉴定的方法，如附图1所示，包括以下步骤：

S01、选取m种不同品牌白酒样品，每种品牌具有n个白酒样品，获取每个白酒样品紫外光谱数据和近红外光谱数据；