《表2 两种模型的性能评价结果》

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《近红外光纤光谱法快速检测葡萄酒中酒精度》

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分别建立葡萄酒中酒精度的PCR和PLS定量模型。近红外光谱仪采集到的近红外原始光谱数据中，除样品组成信息外，还包括各种噪音，这些噪音会对近红外数学模型的性能与预测能力产生不同影响。因此在每种定量模型中，分别采用卷积平滑、多元散射校正、归一化、标准正态变量变换4种光谱预处理方法进行预处理，考察各种预处理方法对PLS模型预测能力的影响，结果见表2。经过预处理后建立的数学模型与原始光谱之间存在一定差异。当R2越接近1，RMSEP越小时，RPD值越大，预测值拟合度越好，建立的模型效果就越好。当选择PLS建立定量模型，以归一化法进行光谱预处理，其R2最大，RMSEP较小，RPD值大于3，模型的预测性能最好。