作为一名研究人员，我深知酱香型白酒的高质量生产对于传统工艺的维护和创新至关重要。近红外光谱技术在分析高粱中的淀粉成分方面，特别是直链淀粉和支链淀粉的含量，展现出了其独特的优势。这种方法不仅能够提供快速、准确且无损的检测结果，而且能够帮助我们更好地理解发酵过程中物质转化的情况，从而优化酿造工艺。
在我们的研究中，我们首先对63个来自不同地区的高粱样品进行了傅里叶变换近红外光谱分析，并与传统紫外-可见分光光度法结果进行对比。通过对近红外光谱数据进行预处理和建模，我们建立了总淀粉、直链淀粉以及支链淀粉同时定量分析模型。这些建模使用偏最小二乘算法，并采用基线校正、多元散射校正以及归一化等预处理方法，以提高模型精确性。
实验结果显示，这些模型具有较好的相关系数（R值），分别为0.9549、0.9236和0.9401。这表明傅里叶变换近红外光谱法可以有效地用于高粱中的总淀粉、直链淀粉与支链 淀粉的定量分析。此外，我们还发现这三个模型在交互验证中均方根误差（RMSE）较低，分别为1.0271g/100g、0.0885g/100g和1.2646g/100g。
这些发现为酿酒行业提供了新的工具，可以帮助他们更好地控制原料质量，从而提高产品稳定性并保证消费者的口感体验。在未来的工作中，我们计划进一步探索这一技术在其他食品成分分析领域的应用潜力，以及如何结合传统工艺知识来开发更加创新、高效的人工智能辅助系统。