为研究馥郁香型白酒瓶贮年份的真实性,通过气相色谱直接进样内标测定馥郁香型白酒样品中48种主要风味组分的含量,结合偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)多元统计学方法,建立了馥郁香型成品白酒瓶贮年份PLSR预测模...为研究馥郁香型白酒瓶贮年份的真实性,通过气相色谱直接进样内标测定馥郁香型白酒样品中48种主要风味组分的含量,结合偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)多元统计学方法,建立了馥郁香型成品白酒瓶贮年份PLSR预测模型。该模型相关系数(R^2)为0.9534,校正标准偏差(root mean square error of calibration,RMSEC)为0.2159,预测标准偏差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.8384,相对分析误差(relative percent deviation,RPD)为4.6313,模型回归拟合效果好,预测精度高。采用jack-knife方法对PLSR模型回归系数进行显著性检验,筛选出对预测模型有显著影响的特征标记物,发现己酸乙酯、乙醛、辛酸乙酯和正丁醇与馥郁香型白酒瓶贮年份显著相关,为馥郁香型白酒瓶贮年份PLSR预测模型的特征标记物。展开更多
文摘为研究馥郁香型白酒瓶贮年份的真实性,通过气相色谱直接进样内标测定馥郁香型白酒样品中48种主要风味组分的含量,结合偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)多元统计学方法,建立了馥郁香型成品白酒瓶贮年份PLSR预测模型。该模型相关系数(R^2)为0.9534,校正标准偏差(root mean square error of calibration,RMSEC)为0.2159,预测标准偏差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.8384,相对分析误差(relative percent deviation,RPD)为4.6313,模型回归拟合效果好,预测精度高。采用jack-knife方法对PLSR模型回归系数进行显著性检验,筛选出对预测模型有显著影响的特征标记物,发现己酸乙酯、乙醛、辛酸乙酯和正丁醇与馥郁香型白酒瓶贮年份显著相关,为馥郁香型白酒瓶贮年份PLSR预测模型的特征标记物。
