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摘要
白酒固态发酵产物中的酸和酯含量占比极少,但对白酒的风味和口感起到重要作用。测定酒醅关键酸酯比是后续酒体设计等工作的基础。酸酯比值需要通过酒醅采样、化验并由相关公式计算获取,过程繁琐且效率低下。在国内某大型酒企确定原粮配比、发酵菌种及发酵工艺的前提下,以窖池的温度、水分、酸度等参数作为输入,构建神经网络模型,分析预测酒醅中乙酸与乙酸乙酯的比值。采用滑动窗口异常点探测法对数据进行预处理,应用粒子群算法对BP神经网络模型进行优化。通过对国内某浓香型白酒企业固态发酵窖池的试验对比结果表明,建立的预测模型的波动处于合理范围,可以准确预测酒醅发酵时乙酸与乙酸乙酯的比值,快速提升工作效率。
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单位安徽大学; 电子信息工程学院
