[Tóm tắt]Là một công nghệ phân tích mới nổi, công nghệ phân tích phổ hồng ngoại gần có ưu điểm là không cần xử lý trước, tốc độ phát hiện nhanh, không phá hủy mẫu, không sử dụng dung môi và có thể phát hiện nhiều thành phần cùng một lúc, nó đã được sử dụng rộng rãi trong thực phẩm, dược phẩm, nông nghiệp, hóa dầu, môi trường và các lĩnh vực khác.

Luận án này dựa trên máy quang phổ hồng ngoại mini được phát triển tại Trung tâm Vi hệ thống Đại học Trùng Khánh, nghiên cứu ứng dụng của nó trong phân tích và phân loại thành phần rượu, có ý nghĩa quan trọng để đạt được phát hiện nhanh chóng rượu. Dựa trên phổ hồng ngoại gần của rượu được thu thập bởi máy quang phổ hồng ngoại thu nhỏ, luận án sử dụng phân tích thành phần chính, phép nhân nhị phân một phần, máy vector hỗ trợ nhị phân nhỏ và các phương pháp hóa học khác, và kết hợp với công nghệ nhận dạng mẫu liên quan để thiết lập các mô hình phân tích định tính và định lượng để phát hiện rượu, do đó nhận ra phân tích và phân loại thành phần rượu. Các nội dung nghiên cứu chính như sau: ① Một nền tảng thử nghiệm phân tích phổ hồng ngoại gần với máy quang phổ hồng ngoại mini làm cốt lõi đã được xây dựng để phát triển một chương trình thử nghiệm tổng thể khả thi. Chọn dung dịch rượu và sáu loại rượu vang đang lưu hành trên thị trường làm đối tượng thí nghiệm để thu thập dữ liệu quang phổ hồng ngoại gần. Để cải thiện sự ổn định và phù hợp của các mô hình tiếp theo, các thuật toán tiền xử lý tương ứng đã được nghiên cứu cho các đặc điểm của tín hiệu quang phổ thu được. ② Đối với phổ hồng ngoại gần có đặc điểm của khối lượng dữ liệu lớn, bài báo sử dụng phân tích thành phần chính và thuật toán nhị nhân nhỏ một phần zui để trích xuất thông tin đặc trưng từ dữ liệu quang phổ, áp dụng phương pháp nhận dạng mẫu (ví dụ SIMCA, phương pháp khoảng cách martensian), lần đầu tiên thiết lập mô hình phân tích định tính tuyến tính. Xem xét mối quan hệ phi tuyến có thể có giữa phổ và các thông số chất lượng, một máy vectơ hỗ trợ zui nhỏ đã được sử dụng để thiết lập một mô hình phân tích định tính phi tuyến.

Kết quả cho thấy tỷ lệ phân loại chính xác mà máy vectơ hỗ trợ zui nhỏ hơn có. ③ Nghiên cứu mô hình phân tích định lượng nồng độ cồn của rượu dựa trên dữ liệu quang phổ của dung dịch rượu, so sánh ba phương pháp mô hình thường được sử dụng để phân tích thành phần chính, nhị nhân một phần và máy vectơ hỗ trợ nhị nhân một phần. Kết quả cho thấy mô hình phân tích định lượng được thiết lập bởi máy vectơ hỗ trợ zui có độ lệch chuẩn hiệu chỉnh là 0,0040 và độ lệch chuẩn dự đoán là 0,2912, vượt trội hơn so với mô hình phân tích thành phần chính và mô hình nhị phân nhỏ zui một phần.