IF=8.2！茅台学院FC-X重要成果：机器学习结合GC-FID判别不同类别酱香型白酒

本研究由茅台学院团队在国际期刊《Food Chemistry: X》发表，旨在通过机器学习结合GC-FID技术，解决酱香型白酒基酒判别主要依赖人工的问题。研究采用10种机器学习模型对410个基酒样本的挥发性物质进行分析，发现Decision Tree、XGBoost和Random Forest分别是最佳预测轮次、典型体和等级的模型，准确率在62.3%-92.9%之间。通过SHAP分析，研究还识别出酯类等关键标志物，并发现物质的风味特性对判别至关重要。该研究为提升白酒勾调效率和品质稳定性提供了新方法。