一种黄酒酒龄的检测方法技术

本发明专利技术公开了一种黄酒酒龄的检测方法。它的步骤如下：1）利用黄酒酒龄检测仪的电极阵列与黄酒反应得到响应信号；2）对检测过的样品进行pH值、电导率和总糖含量检测；3）对黄酒酒龄检测仪原始数据进行特征值选择和提取；4）以特征值为电极阵列的响应信号，应用特征值建立主成分分析和聚类分析模式识别模型，并结合pH值、电导率和总糖含量对黄酒酒龄进行定性分析；5）通过主成分分析对特征值进行降维，应用降维后的数据作为偏最小二乘回归和人工神经网络的自变量建立预测模型，应用偏最小二乘回归和人工神经网络对黄酒酒龄进行定量预测分析。本发明专利技术简化了实验步骤，降低了干扰，并在灵敏度、可靠性和重复性方面有了很大的提高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及检测方法，尤其涉及。
技术介绍
黄酒是以稻米、黍米、玉米、小米、小麦等为主要原料，经蒸煮、加曲、糖化、发酵、压榨、过滤、煎酒、贮存、勾兑而成的酿造酒。黄酒香味独特，自成风格，并且具有很高的营养价值，深受广大群众的喜爱。然而市售黄酒中不乏以低酒龄冒充高酒龄的所谓“五年陈酒”、“十年陈酒”。如何快速准确地检测黄酒的酒龄，保护消费者的权益不受侵害成为亟待解决的问题。目前，黄酒酒龄的检测多采用高效液相色谱、毛细管或质谱等分析技术结合化学计量学方法分进行定性分析，但是其操作过程复杂、样品预处理时间较长，不适宜用于快速分析；近年来近红外光谱技术也应用到了酒龄检测领域，其样品不需要预处理，能多组分同时测定，是一种快速的无损检测方法，但测试灵敏度相对较低，对于酒中微量元素的测定存在较大的制约性。本专利技术中应用的黄酒酒龄检测仪不是通过测定单一的化学物质对液态样本进行分析，而是通过电极阵列获取液体样本的总体信息，然后通过模式识别技术，在数据库的支持下，建立与样本的相关性模型。在稳定的模型中，可以直接对样本进行定性和定量分析，从而省去了化学分析的步骤，同时样品无须进行前处理，可以实现快速的检测，具有高灵敏度、可靠性、重复性的特点。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服现有技术的不足，提供。黄酒酒龄的检测方法的步骤如下1)将黄酒酒龄检测仪的电极阵列插入到黄酒样品中，利用电极阵列与黄酒反应得到响应信号；电极阵列与黄酒反应得到响应信号指的是在外加扫描电压作用下，黄酒样品在电极表面发生氧化和还原反应时产生的电流信号，由于黄酒酒龄检测仪只接收电压信号，所以通过电流转电压电路将电流信号转化为了电压信号；2)然后对检测过的黄酒样品进行PH值、电导率和总糖含量检测；3)选取黄酒酒龄检测仪原始数据中的极值和拐点作为特征值，共选取了756维特征值；利用比值法求极值点，若某数点前、后的若干值都不如该数大，即该数是这个周期内的极大值，若某数点前、后的若干值都不如该数小，即该数是这个周期内的极小值，比较范围根据黄酒和电极的响应值大小调整；利用函数二次求导得到拐点；4)以特征值为电极阵列的响应信号，应用特征值建立主成分分析和聚类分析模式识别模型，并结合PH值、电导率和总糖含量对黄酒酒龄进行定性分析；5)将756维特征值和PH值、电导率和总糖含量等数据通过主成分分析对特征值进行降维处理，最终将特征值降至23维，应用降维后的数据建立偏最小二乘回归和人工神经网络的预测模型，对黄酒酒龄进行定量预测分析。所述的黄酒酒龄检测仪采用了 0. 001k、0. 01k、0. Ik和Ik Hz中的一段或者几段频率组成复频调幅脉冲作为扫描电压；采用了钯、金、钛、钨、锌和石墨6种电极中的一种或者几种组成电极阵列；采用了钼盘电极或钼柱电极中的一种作为辅助电极；采用了银/氯化银电极作为参比电极。所述的黄酒酒龄检测仪的复频调幅脉冲为大小为0_0.5V，5个幅度，步进为 0. IV，在扫描过程中先从OV扫描至0. 5V后，再从0. 5V扫描至0V，从而完成一个扫描周期。所述的步骤4)为黄酒样品的PH值、电导率和总糖含量与黄酒酒龄之间有关联， 这三种黄酒的理化指标用来检验不同酒龄的黄酒样品在主成分分析结果图上沿PCl轴和 PC2轴位置分布是否和黄酒样品中的PH值、电导率和总糖含量这三种理化指标在主成分分析结果图上沿PCl轴和PC2轴位置分布相吻合。所述的步骤5)为对于黄酒酒龄，应用降维后的23维数据建立偏最小二乘回归， 黄酒酒龄的偏最小二乘回归预测模型为Y = A0-A1XX1- A2XX2- A3XX3- A4XX4- A5XX5- A6XX6- A7XX7- A8XX8- A9XX9 + Ai0XXi0 + A11XX11 + A12XX12 + A13XX13- A14XX14 + A15XX15- A16XX16- A17XX17 + A18XX18 + A19XX19- A20 X X20 + A21XX21- A22 X X22- A23 X X23Y代表的是酒龄，An*常数，&为原始数据经主成份分分析降维后的第一维主成分数据、&为第二维主成分数据、&为第三维主成分数据、&为第四维主成分数据、&为第五维主成分数据、X6为第六维主成分数据、X7为第七维主成分数据、X8为第八维主成分数据、 X9为第九维主成分数据、Xltl为第十维主成分数据、X11为第十一维主成分数据、X12为第十二维主成分数据、X13为第十三维主成分数据、X14为第十四维主成分数据、X15为第十五维主成分数据、X16为第十六维主成分数据、X17为第十七维主成分数据、X18为第十八维主成分数据、 X19为第十九维主成分数据、)(2(1为第二十维主成分数据、)(21为第二十一维主成分数据、)(22为第二十二维主成分数据、)(23为第二十三维主成分数据；对于黄酒酒龄，应用降维后的23维数据建立人工神经网络的预测模型，黄酒酒龄的人工神经网络预测模型采用三层结构。本专利技术能够以普通的电极阵列组成高效的检测黄酒酒龄的黄酒酒龄检测仪。与传统仪器相比，电极阵列降低了检测成本，简化了检测步骤，提高了检测效率，并且电极阵列的灵敏度和抗干扰能力都有了很大的提高。用定性和定量模式识别系统来处理黄酒酒龄的指纹信息，并建立数学模型，这些模型能准确地将黄酒酒龄的指纹信息转化为与常规监测方法检测结果相一致的结果。电极阵列可以检测到不同的酒龄信息，并将这些指纹信息带入到数学模型中，根据模型的计算值来预测黄酒的酒龄。附图说明图1是黄酒酒龄检测仪对不同酒龄黄酒的信号响应图2是本专利技术实例图测试三种不同酒龄的古越龙山牌黄酒的主成分分析模型的定性预测结果；图3是本专利技术实例图测试三种不同酒龄的古越龙山牌黄酒的聚类分析模型的定性预测结果；图4是本专利技术实例图测试三种不同酒龄的古越龙山牌黄酒的偏最小二乘回归模型的定量预测结果；图5是本专利技术实例图测试三种不同酒龄的古越龙山牌黄酒的反向神经网络模型的定量预测结果。具体实施例方式黄酒酒龄的检测方法的步骤如下1)将黄酒酒龄检测仪的电极阵列插入到黄酒样品中，利用电极阵列与黄酒反应得到响应信号；电极阵列与黄酒反应得到响应信号指的是在外加扫描电压作用下，黄酒样品在电极表面发生氧化和还原反应时产生的电流信号，由于黄酒酒龄检测仪只接收电压信号，所以通过电流转电压电路将电流信号转化为了电压信号；2)然后对检测过的黄酒样品进行PH值、电导率和总糖含量检测；3)选取黄酒酒龄检测仪原始数据中的极值和拐点作为特征值，共选取了756维特征值；利用比值法求极值点，若某数点前、后的若干值都不如该数大，即该数是这个周期内的极大值，若某数点前、后的若干值都不如该数小，即该数是这个周期内的极小值，比较范围根据黄酒和电极的响应值大小调整；利用函数二次求导得到拐点；4)以特征值为电极阵列的响应信号，应用特征值建立主成分分析和聚类分析模式识别模型，并结合PH值、电导率和总糖含量对黄酒酒龄进行定性分析；5)将756维特征值和PH值、电导率和总糖含量等数据通过主成分分析对特征值进行降维处理，最终将特征值降至23维，应用降维后的数据建立偏最小二乘回归和人工神经网络的预测模型，对黄酒酒龄进行定量预测分析。所本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种黄酒酒龄的检测方法，其特征在于它的步骤如下：１）将黄酒酒龄检测仪的电极阵列插入到黄酒样品中，利用电极阵列与黄酒反应得到响应信号；电极阵列与黄酒反应得到响应信号指的是在外加扫描电压作用下，黄酒样品与电极反应时产生的电信号；２）对检测过的黄酒样品进行ＰＨ值、电导率和总糖含量检测；３）选取黄酒酒龄检测仪原始数据中的极值和拐点作为特征值，共选取了７５６维特征值；利用比值法求极值点，若某数点前、后的若干值都不如该数大，即该数是这个周期内的极大值，若某数点前、后的若干值都不如该数小，即该数是这个周期内的极小值，比较范围根据黄酒和电极的响应值大小调整；利用函数二次求导得到拐点；　４）以特征值为电极阵列的响应信号，应用特征值建立主成分分析和聚类分析模式识别模型，并结合ＰＨ值、电导率和总糖含量对黄酒酒龄进行定性分析；　５）将７５６维特征值和ＰＨ值、电导率和总糖含量等数据通过主成分分析对特征值进行降维处理，最终将特征值降至２３维，应用降维后的数据建立偏最小二乘回归和人工神经网络的预测模型，对黄酒酒龄进行定量预测分析。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王俊，韦真博，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：86