一种基于主成分分析与支持向量机模型判别青稞酒的方法

本发明提供一种基于主成分分析与支持向量机模型判别青稞酒的方法，涉及白酒无损检测领域，该方法利用紫外光谱技术采集3种白酒的光谱信息，对紫外光谱进行预处理，然后通过K‑S方法获得校正集和预测集样本光谱数据；将校正集样本光谱数据进行主成分分析，降低数据维度，提取主成分变量输入到支持向量机模型，建立主成分分析‑支持向量机模型，对3种品类的样本进行定性识别；利用预测集样本模型的AUC值评价模型分类性能的优良程度，本发明与传统的检测方法相比，大大缩短测定时间，不需要大量的有机溶剂，节省了大量的人力和物力。本发明有利于提高白酒质量控制水平，保证成品质量稳定、可靠，可在白酒分类检验环节推广应用。

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