(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210892313.7 (22)申请日 2022.07.27 (71)申请人 贵州大学 地址 550000 贵州省贵阳市花溪区花溪大 道南段2708号 (72)发明人 吴鑫颖　吴君海　邱树毅　黄永光　 王爱灵　 (74)专利代理 机构 成都时誉知识产权代理事务 所(普通合伙) 5125 0 专利代理师 李双 (51)Int.Cl. G01N 33/14(2006.01) G01N 30/02(2006.01) G01N 30/06(2006.01) G01N 30/30(2006.01)G01N 30/32(2006.01) G01N 30/72(2006.01) G01N 30/86(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种不同等级酱香基酒分类识别方法 (57)摘要 本发明涉及一种不同等级酱香基酒分类识 别方法， 包括： 步骤S1， 利用人工品评对酱香基酒 进行等级判定； 步骤S2， 利用智能感官设备对酒 样进行测定和分析以确定各轮次不同等级基酒 样本； 步骤S3， 利用气相色谱 ‑质谱联用仪对不同 轮次不同等级酒样进行检测并对检测数据进行 分析以确定挥发性风味化合物含量； 步骤S4， 构 建BP神经网络模型 以确定最优神经网络模型对 酒样特征值进行分类识别和预测进而确定模型 预测结果； 步骤S5， 将所述模型预测结果与预设 感官评定等级进行比较以确定模型预测结果的 可靠性。 从而构建分类识别效果好的反馈神经网 络模型(BPNN)， 获得高预测准确率， 为酱香型 白 酒基酒品质分级建立新的方法， 为进一步的成品 酒勾调提供 数值化依据。 权利要求书2页 说明书10页 附图5页 CN 115166170 A 2022.10.11 CN 115166170 A 1.一种不同等级酱香基酒分类识别方法， 其特 征在于， 包括： 步骤S1， 利用人工品评对酱香基酒进行等级判定； 步骤S2， 利用智能感官设备对酒样进行测定和分析以对不同等级酒样进行区分进而确 定各轮次不同等级基酒样本； 步骤S3， 利用气相色谱 ‑质谱联用仪对不同轮次不同等级酒样进行检测并对检测数据 进行分析以确定挥发性 风味化合物含量； 步骤S4， 以所述挥发性风味化合物含量为输入值、 所述各轮次不同等级基酒样本为输 出值构建BP神经网络模型以确定最优神经网络模型对酒样特征值进行分类识别和预测进 而确定模型预测结果， 所述BP神经网络模型的模型优化参数包括学习算法、 传递函数和隐 含层神经 元数目； 步骤S5， 将所述模型预测结果与预设感官评定等级进行比较以确定模型预测结果的可 靠性。 2.根据权利要求1所述的不同等级酱香基酒分类识别方法， 其特 征在于， 所述步骤S4中的传递函数包括输入层 ‑隐含层传递函数和隐含层 ‑输出层传递函数， 所 述输入层 ‑隐含层传递函数和所述隐含层 ‑输出层传递函数均包括tansig、 logsig和 purelin。 3.根据权利要求2所述的不同等级酱香基酒分类识别方法， 其特征在于， 所述步骤S4中 的确定最优神经网络模型的具体步骤为： 步骤S401,建立所述学习算法不同的BP ‑ANN模型； 步骤S402,所述输入层 ‑隐藏层传递函数采用非线性 函数logsig； 步骤S403,所述输出层 ‑隐藏层采用双曲正切函数tansig； 步骤S404， 其他参数保持不变， 即 隐含层神经元数目为12， 学习速率为0.01， 最高训练 次数为10 00。 4.根据权利要求1所述的不同等级酱香基酒分类识别方法， 其特征在于， 所述步骤S4中 的学习算法包括模型训练函数， 所述模型训练函数包括trainlm,trainbr,trainscg, traingd,trainrp,traincgf,traincgp,traincgb,trainbfg和trainoss。 5.根据权利要求1所述的不同等级酱香基酒分类识别方法， 其特征在于， 所述步骤S4中 的隐含层神经 元数目的参数包括预测类别与实际类别相关系数R和均方误差 MSE。 6.根据权利要求1所述的不同等级酱香基酒分类识别方法， 其特征在于， 所述步骤S2中 的智能感官设备包括电子鼻， 利用所述电子鼻对酒样进行测定的具体步骤为： 步骤S201a， 将所述电子鼻开机并预 热30min； 步骤S202a， 吸取1mL酒样于20mL的顶空瓶中； 步骤S203a， 将补气针和进样针同时插入顶空瓶中， 进气量为600mL/min,采样300s后， 同时拔出进样针和补气针， 系统清洗时间为6 0s， 后继续测试样品。 7.根据权利要求6所述的不同等级酱香基酒分类识别方法， 其特征在于， 所述步骤S2中 的智能感官设备还 包括电子舌， 利用所述电子舌对酒样进行测定的具体步骤为： 步骤S201b， 对电子舌的参数进行调试， 即正向最大多频大幅脉冲电位1.0V， 负向多频 大幅脉冲电位 ‑1.0V， 递减脉冲幅频 ‑0.2V， 电极灵敏度1 ×10‑5， 传感器的响应时间为120s； 步骤S202b， 每份酒样取15mL进行平行测定6次， 每次测定之前均需用清洗液对电极进权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115166170 A 2行清洗。 8.根据权利要求1所述的不同等级酱香基酒分类识别方法， 其特征在于， 所述步骤S3 中 利用气相色谱 ‑质谱联用仪对不同轮次不同等级酒样进行检测时并对检测数据进 行分析时 的具体步骤为： 步骤S301,采用顶空固相微萃取法对酒样进行萃取以得到； 步骤S302,确定GC条件； 步骤S303,确定MS条件； 步骤S304,进行挥发性 风味化合物鉴定分析； 步骤S305,利用内标法确定挥发性 风味化合物含量。 9.根据权利要求8所述的不同等级酱香基酒分类识别方法， 其特征在于， 所述采用顶 空 固相微萃取法对酒样进行萃取的具体步骤为： 步骤S301a， 采用超纯 水将酒样稀释至乙醇体积分数为10％； 步骤S301b， 吸取10mL稀释后的酒样于20mL顶空瓶内， 加入3.0g  NaCl饱和测试液， 加入 10 μL内标叔戊醇， 旋紧瓶盖密封； 步骤S301c， 在50℃280r/mi n的条件下平衡5mi n； 步骤S301d， 利用聚二乙烯苯/碳分子筛/聚二甲基硅氧烷萃取头萃取吸附45min后插入 进样口25 0℃解吸5mi n。 10.根据权利要求8所述的不同等级酱香基酒分类识别方法， 其特征在于， 所述利用内 标法确定挥发性 风味化合物含量的具体步骤为： 步骤S305a， 通过自动积分程序得到每 个色谱峰的面积； 步骤S305b， 利用预设公式计算挥发性 风味化合物含量； 所述预设公式的计算公式为: 式中， Ci表示待测组分i的质量浓度， 单位为mg/L， Ws表示加入内标s的质量， 单位为mg， Ai表示待测组分i的峰面积， As表示内标化合物s的峰面积， V表示待测样品的体积， 单位为L， f表示待测组分i对内标s的相对质量校正因子， f＝1。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115166170 A 3