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基于DFI-RSE电子鼻传感器阵列优化的葡萄酒SO2检测 总被引：1，自引：1，他引：0
酿造过程中SO2的监控是葡萄酒产业信息化和葡萄酒品质保障的关键。针对传统SO2测定方法操作复杂、耗费时间长等问题,该研究提出基于电子鼻技术建立葡萄酒中SO2检测方法。为提高电子鼻检测性能,提出一种基于动态特征重要度-递归传感器消除（Dynamic Feature Importance-Recursive Sensor Elimination,DFI-RSE）的气体传感器阵列优化算法。将最大信息系数（Maximum Information Coefficient,MIC）作为度量变量间关系的标准,定义DFI选择兼顾高有效性与低冗余性的特征构成特征子集。进一步计算特征子集中的传感器重要度,结合RSE移除重要度较低的传感器,获得最优阵列组合。采用偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）、多层感知器（Multi-Layer Perceptron,MLP）、支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）和贝叶斯岭回归（Bayesian Ridge Regression,BRR）对DFI-RSE优化前后阵列的检测能力进行比较。结果表明,针对间隔40 mg/L、0～200 mg/L范围内不同SO2添加量的葡萄酒样品,优化后阵列的传感器数量由原来的16个降低为8个,特征数量减少了59%,4种回归模型的决定系数均高于0.98,其中MLP模型检测效果最佳,均方根误差为7.73 mg/L,优于原始阵列且节省了运行时间。所建立的基于电子鼻的葡萄酒SO2添加量检测和相应的阵列构建与优化方法为葡萄酒酿造过程中SO2的有效监控技术研究提供参考。 相似文献
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