【要約】近赤外分光分析技術は新興の分析技術として、前処理が不要で、検査速度が速く、サンプルを破壊しない、溶剤を使わない、多成分を同時に検査できるなどの利点があり、食品、製薬、農業、石化、環境などの分野で広く応用されている。

本論文は重慶大学マイクロシステムセンターが開発したマイクロ近赤外分光計を基礎に、酒類成分の分析と分類への応用を研究し、酒類の迅速な検査の実現に重要な意義がある。マイクロ近赤外分光器で採取した白酒の近赤外分光法に基づいて、論文は主成分分析、偏zui小二乗法、zui小二乗支持ベクトル機などの化学計量学方法を採用し、そして関連モード識別技術を結合して、酒類検査の定性と定量分析モデルを構築し、それによって酒類成分分析と分類を実現した。主な研究内容は以下の通りである：①マイクロ近赤外分光計を核心とする近赤外分光分析実験プラットフォームを構築し、実行可能な全体実験方案を制定する。アルコール溶液及び市販の6種類の白酒を実験対象として選択し、近赤外スペクトルデータを採取した。後続モデルの安定性と適用性を高めるために、収集されたスペクトル信号の特徴に対して、対応する前処理アルゴリズムを研究した。②近赤外スペクトルに対してデータ量が大きい特徴があり、論文は主成分分析と偏zui小二乗アルゴリズムを用いてスペクトルデータから特徴情報を抽出し、モード識別方法（例えばSIMCA、マルテンサイト距離法）を応用し、まず線形定性分析モデルを構築した。スペクトルと品質パラメータが存在する可能性のある非線形関係を考慮し、zui小二乗支持ベクトル機を用いて非線形定性分析モデルを構築した。

その結果、zui小2乗支持ベクトルマシンが持つ分類の正確率が明らかになった。③アルコール溶液スペクトルデータに基づいて構築された白酒アルコール度定量分析モデルを研究し、よく使われる主成分分析、偏zui小二乗及びzui小二乗支持ベクトル機の3種類のモデリング方法を比較した。結果により、zui小二乗支持ベクトルマシンが構築した定量分析モデルの補正標準偏差は0.0040、予測標準偏差は0.2912で、主成分分析モデルと偏zui小二乗モデルより優れている。