基于最小二乘支持向量機的白酒酒醅成分定量分析

熊雅婷，李宗朋，王 健*，馮斯雯，李子文，尹建軍，宋全厚（中國食品發(fā)酵工業(yè)研究院，北京　1000 15）

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基于最小二乘支持向量機的白酒酒醅成分定量分析

熊雅婷，李宗朋，王 健*，馮斯雯，李子文，尹建軍，宋全厚
（中國食品發(fā)酵工業(yè)研究院，北京1000 15）

摘 要：利用近紅外光譜技術(shù)實現(xiàn)對白酒發(fā)酵過程中酒醅主要成分的質(zhì)量控制，并進行模 型優(yōu)化，提高性能。采用偏最小二乘法提取的潛在變量作為最小二乘支持 向量機的輸入變量，先后建立了白酒酒醅中酒精度、淀粉、水分、酸度 的近紅外定量模型，并與經(jīng)無信息變量消除法波段篩選后建立的偏最小二乘 模型結(jié)果進 行比較。結(jié)果表明：與偏最小二乘模型相比，4 個指標的最小二乘支持向量機定量模型的相關(guān)系數(shù)（R2）、預測均方根誤差以及相對分析誤差3 個評價參數(shù)均有更優(yōu)表現(xiàn)；對未知樣品進行預測時，最小二乘支持向量機模型的預測準確度明顯高于偏最小二乘模型。說明最小二乘支持向量機模型的準確度、穩(wěn)定性及預測性能均優(yōu)于偏最小二乘法模型，為白酒酒醅的品質(zhì)分析方法研究提供了新的思路。

關(guān)鍵詞：白酒酒醅；最小二乘支持向量機；潛在變量；偏最小二乘法；波段篩選

熊雅婷, 李宗朋, 王健, 等. 基于最小二乘支持向量機的白酒酒醅成分定量分析[J]. 食品科學, 2016, 37(12): 163-168. DOI:10.7506/spkx1002-6630-201612029. http://www.spkx.net.cn

XIONG Yating, LI Zongpeng, WANG Jian, et al. Quantitative analysis of chemical compositions of fermented grains of chinese liquor based on least squares support vector machine (LS-SVM)[J]. Food Science, 2016, 37(12): 163-168. (in Chinese with E nglish abstract) DOI:10.7506/spkx1002-6630-201612029. http://www.spkx.net.cn

酒醅發(fā)酵是白酒釀造過程的重要環(huán)節(jié)，酒醅在窖池環(huán)境中充當著物質(zhì)循環(huán)、能量流動、信息傳遞的“三流運轉(zhuǎn)”規(guī)律的載體[1]，酒醅中的淀粉、水分、總酸以及酒精等主要成分，是影響白酒品質(zhì)和風格的主要物質(zhì)[2]，因此，酒醅發(fā)酵直接影響白酒釀造的產(chǎn)量與質(zhì)量。目前，常規(guī)的檢測方法普遍操作復雜，分析時間長、消耗試劑，并且存在污染環(huán)境的風險，發(fā)酵過程質(zhì)量變化也難以及時準確把握[3]。

近年來，近紅外光譜檢測技術(shù)憑借操作簡單、分析迅速、無損檢測、重現(xiàn)性好且環(huán)保無污染等優(yōu)勢[4]，逐漸引入到中國傳統(tǒng)的釀酒行業(yè)中，在白酒品質(zhì)檢測及組分定量分析方面發(fā)揮了重要的作用[5]。彭幫柱[6]、陳妍[7]等分別利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡、最小二乘法回歸等方法，實現(xiàn)了白酒總酸、總酯、乙醇、乙酸乙酯等關(guān)鍵指標含量的快速檢測。楊國強等[8]通過近紅外透射光譜分析技術(shù)對汾陽王酒進行了真假鑒別，準確率可達100%。但是，目前多數(shù)研究以成品白酒為對象，關(guān)于近紅外光譜技術(shù)在白酒釀造酒醅發(fā)酵過程控制中的應用研究較為少見。

綜合濃香型、白干型和芝麻香型等多種香型的白酒酒醅，分別采用偏最小二乘（partial least squares，PLS）法及最小二乘支持向量機（least squares-support vector machine，LS-SVM）兩種算法觀察白酒酒醅中酒精度、淀粉含量、水分、酸度等多個指標的近紅外檢測模型性能改善情況。建立白酒酒醅主要成分快速檢測模型，并結(jié)合波段篩選方法，提高模型運算速度、穩(wěn)定性、準確性以及模型預測能力，為白酒發(fā)酵過程質(zhì)量控制提供參考。

1　材料與方法

1.1材料

選用濃香型（290 個）、白干型（275 個）和芝麻香型（260 個）酒醅樣品共825 個，由某白酒企業(yè)提供。

1.2儀器與設備

傅里葉變換近紅外光譜儀瑞士步琪有限公司；光譜儀光源為鹵鎢燈，檢測器為溫控InGaAs，配有固體測量池。光譜范圍為10 000～4 000 cm－1，分辨率為8 cm－1，掃描次數(shù)為32 次；利用配套軟件NIRWare Operator采集樣品的近紅外光譜信息，采用UnscramblerX10.3光譜分析軟件（挪威CAMO公司）進行光譜預處理、PLS計算及潛在變量（latent variable，LV）提取，無信息變量消除（uninformative variables elimination，UVE）法、LSSVM等程序均在MATLAB環(huán)境下運行。

1.3方法

1.3.1基礎數(shù)據(jù)采集

為保證實驗可靠性及模型準確性，對酒醅樣品進行3 次采樣，采用漫反射方式掃描采集酒醅近紅外光譜，并對光譜進行平均。對獲得的酒醅樣品光譜進行預處理，剔除掉個別的異常光譜，最終剩余實驗用光譜數(shù)量為816 個。酒醅水分實測值測定：采用GB 5009.3—2010《食品中水分的測定》中的直接干燥法；淀粉測定：采用GB/T 5009.9—2008《食品中淀粉的測定》中的酶水解法；酸度測定：采用GB/T 5517—2010《糧油檢驗：糧食及制品酸度測定》。

1.3.2樣本集劃分

本實驗采用Kennard-Stone（K-S）法來進行樣本集劃分，其原理為：選擇馬氏距離最遠的2 個樣本加入建模集，計算剩余的每個樣本到建模集中每個已選樣本的距離，找出最大和最小距離值樣本，加入建模集，重復操作，直至建模集樣本數(shù)目滿足要求為止[9]。本實驗最終選擇500 個酒醅樣本作為校正集，250 個樣品作為驗證集，其余66 個酒醅樣品不參與建模分析，作為預測集樣品，用于預測模型效果。其統(tǒng)計信息如表1所示。

表1　校正集與驗證集數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果Table 1 Statistical results for calibration set and validation set

1.3.3UVE法

UVE是一種基于回歸系數(shù)穩(wěn)定性分析的變量選擇方法，可以有效消除冗余信息變量，減少模型運算量，提高模型適用性[10]。

1.3.4PLS模型及LV

根據(jù)UVE優(yōu)選的波段，以樣品光譜吸光度作為模型輸入，分別對酒醅的酒精度、淀粉、水分、酸度4 個指標建立PLS模型。作為對比，同時基于全光譜數(shù)據(jù)作為模型輸入，建立全光譜PLS模型。

在建立PLS模型時，選取最優(yōu)LV個數(shù)提高有效信息率。類似于PCA中的主成分，LV的貢獻率第一個最大，依次減小，若選擇的建模用LV數(shù)目過少，則不能全面體現(xiàn)光譜特性，模型精度較差，預測能力降低；反之，若LV個數(shù)過多則會引入噪聲，降低模型性能[11]。

1.3.5LS-SVM校正模型

LS-SVM[12-15]是基于SVM擴展的一種新興的非線性定量校正方法，把SVM中的不等式約束轉(zhuǎn)化為等式約束，降低了計算的復雜性，從而提高了建模效率，可以極大改善近紅外光譜定性、定量模型的預測能力，已廣泛應用于模式識別、函數(shù)逼近、人臉檢測和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域。

采用PLS降維提取的潛在變量作為LS-SVM模型的輸入變量，建立酒醅酒精度、淀粉、水分、酸度4 個指標模型。

1.3.6模型評價標準

模型的評價指標主要有決定系數(shù)R2、預測集均方根誤差（root mean square error of prediction，RMSEP）和相對分析誤差（relative percent difference，RPD）。通常，R2越接近1，則模型相關(guān)性越好，預測效果好；RMSEP越小，表明模型預測精度越高，誤差越小。RPD越大，模型分辨能力越強，準確度越高，當RPD＞3時，認為模型效果良好[16-18]。

[1]There are plenty of differences between China’s supply-siders and those who shaped Mr Reagan’s programme,not least in their diagnosis of their respective economies’ills.（2016-01-02）

2　結(jié)果與分析

2.1光譜波段優(yōu)選

UVE波段選擇變量穩(wěn)定性分析結(jié)果如圖1所示。豎直實線左邊是波長變量，右邊為引入的系統(tǒng)噪音變量。虛線表示變量穩(wěn)定性的上下閾值，處于兩閾值之間的變量可認為是無關(guān)的信息量，超出閾值的部分為有用信息波長變量[19]。

圖1　UVE變量穩(wěn)定性分析結(jié)果Fig. 1　Results of UVE variable stability analysis

酒精度、淀粉、水分、酸度4 個指標經(jīng)UVE篩選后分別得到635、928、1 028、835 個波長點數(shù)，相較于原始光譜1 501 個波長點，變量數(shù)顯著減少，并且保留了各指標的特征官能團倍頻及組合頻的所在波段位置，如9 960、6 897、6 711、5 155 cm－1等，有效地簡化了模型，并為后續(xù)建模準確性提供了保障。

2.2PLS法建立定標模型

在UVE波段篩選結(jié)果的基礎上，分別對酒醅酒精度、淀粉、水分、酸度4 個指標進行PLS建模，并以全光譜的PLS模型作為對照，結(jié)果如表2所示。經(jīng)UVE篩選波段能有效提高模型性能，R2、RPD均有提高，RMSEP明顯減小，模型的穩(wěn)定性及準確度都有顯著改善，說明UVE波段選擇方法能夠在減少建模運算用變量數(shù)、簡化模型的同時，優(yōu)化模型性能，提取有效信息。

表2　白酒酒醅4 個指標PLS建模結(jié)果Table 2 Result of PLS models for the four properties

2.3LV個數(shù)選擇

建立PLS模型時，確定合理的LV個數(shù)對提高模型準確度和穩(wěn)定性十分重要[20]，通過觀察RMSEP值隨LV個數(shù)的變化情況可以優(yōu)選出最佳LV個數(shù)。如圖2所示，隨著LV個數(shù)的增加，RMSEP呈下降趨勢，當達到最低點后平緩上升并趨于穩(wěn)定。計算潛在變量數(shù)是對數(shù)據(jù)壓縮優(yōu)化的過程，為了提高模型光譜數(shù)據(jù)的有效信息率，選擇RMSEP最低時對應的LV個數(shù)為最佳潛在變量數(shù)[21]，此時模型預測效果達到最佳，能充分實現(xiàn)光譜數(shù)據(jù)“少而精”的目的。因此，酒醅酒精度、淀粉、水分、酸度的LV個數(shù)分別選擇為11、9、9、10 個。

圖2　潛在變量與RMSEP的關(guān)系Fig. 2　Relationship between latent variables and RMSEP

表3　4種指標潛在變量累計貢獻率Table 3 The explained variance of the first 11 LVs for the four properties by the best PLS models

2.4基于LV建立LS-SVM定標模型

將PLS降維得到的LV分別作為酒精度、淀粉、水分、酸度LS-SVM模型的輸入。本實驗選取RBF核函數(shù)作為LS-SVM建模的核函數(shù)，以此減少訓練過程的計算復雜性。此外，建立LS-SVM模型仍需兩個重要調(diào)節(jié)參數(shù)：γ 和σ2，這兩個參數(shù)對模型的學習能力和預測能力具有很大的決定性[22]。其中，γ是正規(guī)參數(shù)，取決于訓練誤差最小化和估計函數(shù)平滑的權(quán)衡，對提高模型的泛化性起重要作用。σ2是核函數(shù)參數(shù)，控制模型回歸誤差，反映模型的靈敏度[23-25]。目前，對于γ和σ2參數(shù)的選擇沒有一定的模式，本實驗采用10 倍交叉驗證的方法分析以確定優(yōu)化參數(shù)。建模結(jié)果如表4所示。

表4　白酒酒醅4 個指標LS-SVM建模結(jié)果Table 4 Results of LS-SVM models for the four properties

由表4可見，LS-SVM模型效果較好，4 個指標的RPD值均大于3，說明模型分析的分辨能力較高，同時R2與RMSEP均有較好表現(xiàn)，說明LS-SVM模型的穩(wěn)健型、準確度均達到較高水平。并且，以LV作為LS-SVM模型的輸入，不僅保留了準確的光譜有效信息，而且顯著地降低模型復雜度，提高了模型的運算速度與性能。

2.5UVE-PLS模型與LS-SVM模型建模效果比較

圖3　PLS模型與LS-SVM模型性能參數(shù)對比圖Fig. 3　Comparison of performance parameters between PLS models and LS-SVM models

對比PLS模型與LS-SVM模型效果，結(jié)果如圖3所示，無論是R2還是RMSEP，LS-SVM模型都取得了最優(yōu)效果，模型的精度與性能都有較大改善。

2.6UVE-PLS模型與LS-SVM模型預測效果比較

為比較模型的預測性能，分別將測試用66 個未參與建模的酒醅樣品帶入已建立LS-SVM模型和PLS模型中進行驗證，計算預測結(jié)果與理化檢測值的相對偏差并繪制箱線圖。由圖4可知，與PLS模型相比，LS-SVM模型的預測結(jié)果相對偏差極值差異更小，中位數(shù)接近0值，且樣品相對偏差分布更為集中，說明LS-SVM模型預測結(jié)果與理化檢驗測量值更為接近，直觀地表明了LS-SVM模型在實際檢測應用中具有更強的預測性能。

圖4　PLS模型與LS-SVM模型預測結(jié)果對比圖Fig. 4　Comparison of predicted results obtained with PLS models and LS-SVM models

由于白酒酒醅本身是一種成分復雜的不均勻物質(zhì)體系，體系中各組分的相互作用、噪聲及基線漂移等因素會對光譜測量造成影響，因此需要更為穩(wěn)健準確的多元校正方法來實現(xiàn)其主要成分的測量。LS-SVM作為一種基于SVM算法簡化改良的非線性定量校正方法，與線性的PLS算法相比 較，具有更強的對復雜樣品的處理能力，可以使?jié)撛谧兞颗c濃度之間的相關(guān)性增強[9]。

此外，在建模時，通過潛在變量將PLS和LS-SVM有機結(jié)合了起來，在線性模型基礎上補償了 酒醅體系的非線性，因此，基于LV的LS-SVM建模方法更適用于白酒酒醅等復雜的非線體系的準確分析，能夠更明顯提高預測精確度，降低誤差率，簡化模型復雜度。

3　結(jié) 論

基于近紅外光譜技術(shù)，對白酒酒醅的酒精度、淀粉、水分和酸度4 個指標的定量分析進行了深入研究。利用UVE算法優(yōu)選了有效特征波段，并通過潛在變量將PLS與LS-SVM兩種算法結(jié)合了起來，建立了更為簡化、高效的LS-SVM模型。

經(jīng)比較發(fā)現(xiàn)：LS-SVM所建模型的酒精度、淀粉、水分和酸度的相關(guān)系數(shù)R2、RMSEP以及RPD均表現(xiàn)良好，相比PLS模型有突出的優(yōu)化效果。經(jīng)待測樣品進行驗證，LS-SVM模型也具有更強的預測能力，預測結(jié)果更為準確。說明基于LV的L S-SVM建模方法能夠明顯提高預測精確度，降低誤差率，簡化模型復雜度并適用于白酒酒醅的實際生產(chǎn)應用。

考慮到白酒酒醅的復雜性以及LS-SVM算法優(yōu)越 的非線性校正特性，證明了在實際生產(chǎn)應用中，LS-SVM算法具有良好的可行性， 且模型檢測性能穩(wěn)定，可用于白酒釀造過程酒醅的主要成分的檢測。為白酒酒醅及相似的復雜體系物質(zhì)的品質(zhì)分析方法研究提供了新 的思路，同時，為近紅外光譜技術(shù)在白酒生產(chǎn)過程的應用提供了技術(shù)借鑒。

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Quantitative Analysis of Chemical Compositions of Fermented Grains of Chinese Liquor Based on Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM)

XIONG Yating, LI Zongpeng, WANG Jian*, FENG Siwen, LI Ziwen, YIN Jianjun, SONG Quanhou
(China National Research Institute of Food and Fermentation Industries, Beijing100015, China)

Abstract:Near infrared spectroscopy was used to predict the main chemical ingredients of fermented grains of Chinese liquor by modeling. The established models were optimized for improved prediction performance. Latent variables (LVs) were extracted by partial least squares (PLS) and used as the input variables of least squares support vector machine (LSSVM) for the establishment of NIR quantitative models to predict the alcohol, starch, moisture contents and acidity of fermented grains. Furthermore, a comparison with the PLS models built with waveband selection using uninformative variable elimination (UVE) was carried out. The results showed that compared with the PLS models, quantitative correlation coefficients (R2), root mean square errors of prediction (RMSEP), and relative percent differences (RPD) of alcohol, starch, moisture and acidity showed better performances in the LS-SVM models, respectively. The accuracy of the LS-SVM models in predicting unknown samples was significantly higher than that of the PLS models. In summary, the accuracy, stability and prediction performance of the LS-SVM models were better than those of the PLS ones. This study can provide a new way for quantitative analysis of fermented grains of Chinese liquor.

Key words:fermented grains of Chinese liquor; least squares support vector machines (LS-SVM); latent variables (LVs); partial least squares (PLS); waveband selection

收稿日期：2015-08-10

作者簡介：熊雅婷（1990—），女，碩士研究生，研究方向為食品無損檢測。E-mail：xiongyating1130@163.com

*通信作者：王健（1973—），男，高級工程師，博士，研究方向為食品無損檢測。E-mail：onlykissjohn@hotmail.com

DOI:10.7506/spkx1002-6630-201612029

中圖分類號：TS261.7

文獻標志碼：A

文章編號：1002-6630（2016）12-0163-06引文格式：