一种基于GC-MS结合多种机器学习模型鉴别酱香型白酒不同质量等级醇甜基酒方法

本方案公开了白酒生产技术领域的一种基于GC‑MS结合多种机器学习模型鉴别酱香型白酒不同质量等级醇甜基酒方法，采用了GC‑MS色谱分离技术获取酱香型白酒醇甜基酒样品中的挥发性物质，对获取的挥发性物质数据进行数据预处理，采用Lasso回归进行特征筛选，基于筛选后的特征，选取10种机器学习模型构建酱香型白酒醇甜基酒质量等级判别模型，同时对每个模型进行性能评价，最后基于综合模型评价考虑选取最优模型进行外部待测样品的鉴别应用。本发明实现了酱香型白酒醇甜基酒的标准化、数字化的精准鉴定，具有鉴别准确率好、稳定性高且经济成本低等优势。