化学计量学用于解析江西白酒的高效液相色谱指纹图谱
Application of Chemometrics to Resolve High Performance Liquid Chromatographic Fingerprints of Wines in Jiangxi
摘要采用高效液相色谱法对江西五个不同生产厂家的36个样品进行了测定,构建了它们的指纹图谱,并运用基于主成分分析的投影判别法及聚类分析法对白酒的指纹图谱进行了模式识别研究,再运用主成分分析对指纹图谱的数据进行降维处理,构建反传人工神经网络,并对未知样品的属性进行了预报.结果表明,不同厂家生产的白酒其高效液相色谱指纹图谱存在一定差异,且主成分分析的投影判别法和聚类分析法均能对样品进行正确分类,经优化的反传人工神经网络具有稳定性好,预测结果准确度高的特点,可用于对未知样品的属性进行预报.本研究为白酒样品的鉴别提供了一种新的手段,为白酒的质量控制提供了一定的科学依据.
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