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申请/专利权人：江苏洋河酒厂股份有限公司;江南大学

摘要：本发明公开了预测绵柔型白酒基酒质量等级的方法，属于白酒酿造领域。本发明利用绵柔型白酒基酒的挥发性风味组分的指纹图谱建立并训练优化了K最近邻模型，然后，利用CART算法对挥发性风味组分进行筛选，除去对预测模型影响不明显甚至存在负效应的物质，得到特征物质，成功实现了特征空间维数的压缩，有效、可靠地提高了建模质量，用较少物质即可实现较高准确率的预测。并且，本发明方法操作简便、快速，适用于大通量分析。

主权项：1.一种预测绵柔型白酒基酒质量等级的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：步骤101、取19个优级酒样本、19个普级酒样本为用于建立模型的绵柔型白酒基酒待测样品，采用超纯水将待测样品的酒精度降度至8度，取6mL置于进样瓶中，加入0.25gmL氯化钠至溶液过饱和，并加入10μL叔戊醇，得到待测样；步骤102、使用顶空固相微萃取方法，通过萃取头从待测样中顶空萃取挥发性化合物，顶空固相微萃取的参数为：40～60℃平衡1～25min，提取时间40min；步骤103、将萃取头在GC-MS进样口解析吸附后，采用GC-MS采集挥发性风味成分的指纹图谱信息，其中，GC分析条件为：使用30m×0.25mm×0.50μmDB-WAX毛细管气相色谱柱，载气为高纯氦气，流速为1.2mLmin，分流比：5:1，升温程序为：起始50℃维持2min，以3℃min升温至145℃，再以15℃min升温至230℃并保持3min，进样口温度保持在250℃；MS分析条件为：传输线温度230℃，离子源温度260℃，扫描质量范围mz：33～350amu，电离方式：EI+；电子能量：70eV，每个样品平行测定3次，统计相应数据，得到不同质量等级的绵柔型白酒基酒的挥发性风味组分的指纹图谱；步骤2：步骤201、将步骤1得到的挥发性风味组分的指纹图谱数据作为测试样本；步骤202、建立K-最近邻模型，并将步骤1得到的测试样本按照十折交叉验证的方法对K-最近邻模型进行训练优化，得到初步判别模型以及该初步判别模型的准确率A1，A1为0.789474，ACU值取值0.5～1.0；步骤3：步骤301、将步骤1得到的测试样本基于决策树中的CART算法计算出Gini指数，并根据Gini指数得出每一个挥发性风味物质对绵柔型白酒基酒质量等级分级的贡献度，按照由高到低的顺序排序，筛选出特征物质；步骤302、分别将步骤301中排序前30的特征物质带回到步骤2的初步判别模型中，得到初步判别模型的准确率An＝0.968596，作为预测绵柔型白酒基酒质量等级的预测模型；步骤4：将10个优级酒样本和10个普级酒样本作为测试样本输入到预测模型中，利用步骤3得到的预测模型预测绵柔型白酒基酒的质量等级，准确率为95％；所述质量等级分为优级酒、普级酒两个等级。

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