一种基于多模型加权平均的酒醅近红外光谱建模方法技术

本发明专利技术涉及近红外光谱检测技术，为了提升酒醅近红外光谱模型的稳定性及预测准确率，提供了一种基于多模型加权平均的酒醅近红外光谱建模方法，包括：1、获取光谱原数据并进行数据集划分：将光谱原数据整体作为训练集T1；将光谱原数据随机划分为训练集T2、验证集V2；将光谱原数据中临近预测集采集时间的A个数据作为验证集V3，剩余样本做为训练集T3；2、对划分后的数据分别进行预处理；3、对预处理后的训练集数据分别采用PLS建模；4、设置模型评价指标；5、根据模型评价指标进行模型筛选并保存最优模型及对应的建模参数；6、计算三种模型对应的加权值；7、根据加权值重新建模并保存。采用上述方式提升了模型的稳定性及预测准确率。述方式提升了模型的稳定性及预测准确率。述方式提升了模型的稳定性及预测准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多模型加权平均的酒醅近红外光谱建模方法


[0001]本专利技术涉及近红外光谱检测
，具体是一种基于多模型加权平均的酒醅近红外光谱建模方法。

技术介绍

[0002]传统固态白酒酿造过程是一个典型的酿酒微生物群落共生、共酵、代谢调控的过程，酒糟成分配比是整个酿酒生产系统运行控制的关键因子，对最终产品的品质有着极为重要和关键的影响。白酒酒醅的理化分析，作为酿酒企业重要的质量控制手段，其结果对于酿酒生产指导、酒醅配料调整、质量控制有着不可替代的作用。但是传统的理化分析方法存在检测方法落后、工作量大、耗时长、耗费人力多、结果反馈不及时等诸多问题，成为了困扰整个行业的技术难点，制约着其在大规模生产中的进一步应用。从2003年开始，各大白酒企业逐渐引进国外大型的傅里叶变换近红外光谱设备用于酒醅的分析，但分析近20年以来用于酒醅检测的近红外光谱应用发现，这些设备仅局限于完成实验室酒醅样本的抽检工作，且操作专业复杂，同时这些设备对工作环境的温度、湿度、抗震等有严格的要求，这就造成了其无法用于生产现场的大面积推广应用。
[0003]随着微机电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多模型加权平均的酒醅近红外光谱建模方法，其特征在于，包括：步骤1、获取光谱原数据并进行数据集划分：将光谱原数据整体作为训练集T1；将光谱原数据随机划分为训练集T2、验证集V2；将光谱原数据中临近预测集采集时间的A个数据作为验证集V3，剩余样本作为训练集T3；步骤2、对步骤1中经过数据集划分后的3组数据分别进行至少两种预处理；步骤3、对预处理后的训练集数据T1、T2、T3分别采用PLS建模；步骤4、设置模型评价指标；步骤5、根据模型评价指标进行模型筛选并保存最优模型及对应的建模参数；步骤6、根据建模参数分别计算三种模型对应的加权值；步骤7、根据加权值重新建模并保存。2.根据权利要求1所述的一种基于多模型加权平均的酒醅近红外光谱建模方法，其特征在于，所述步骤2中数据预处理的方法包括：高斯平滑、高斯求导、SG平滑法、去趋势及标准化。3.根据权利要求1所述的一种基于多模型加权平均的酒醅近红外光谱建模方法，其特征在于，所述步骤4包括：采用训练集T1进行建模的模型采用最小RMSECV指标筛选最优模型，其中Y为真实值，Yp为采用留一法交叉验证的预测值，n为训练集样本数量；采用训练集T2、T3进行建模的模型采...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾利红，闫晓剑，张国宏，何涛，
申请(专利权)人：四川启睿克科技有限公司，
类型：发明
国别省市：