Qingke-Schnaps ist ein bekannter alkoholischer Getränketyp, der vom Qinghai-Tibet-Plateau stammt und Qingke als Rohstoff verwendet. Mit der ständigen Expansion des Marktes und der zunehmenden Vielfalt der Sorten ist das Problem der Fälschungen zu einem dringenden Anliegen geworden. Diese Studie konzentriert sich auf die Anwendung der Ultraviolett-Spektroskopie zur schnellen Identifikation des geografisch geschützten Produkts Mutuo Qingke-Schnaps und stellt zwei Methoden vor: Hauptkomponentenanalyse gekoppelt mit Support Vector Machine (PCA-SVM) und Multi-Modell-Partial-Least-Squares-Discriminant-Analyse (MPLS-DA). Die Untersuchung umfasst drei Probenarten: chinesischer Mutuo Qingke-Schnaps (CHQL), andere Marken von Qingke-Schnaps (OBQL) und nicht-Qingke-Weiße Spirituosen (NQBL). Die SVM verwendet zwei Hauptkomponenten, um das binäre Klassifizierungsproblem zu lösen, während MPLS-DA für jede Spalte der Dummy-Variablen Y den PLS1-Algorithmus anwendet und die Vorhersagen der Submodelle integriert. Sowohl PCA-SVM als auch MPLS-DA konnten erfolgreich ein Diskriminanzmodell für CHQL erstellen. PCA-SVM kann CHQL von OBQL und NQBL unterscheiden, jedoch nicht OBQL von NQBL. Im Gegensatz dazu erkennt MPLS-DA alle drei Klassen korrekt und löst somit das Mehrklassenproblem. Die Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Methode als einfache und schnelle Identifikationsmethode für CHQL dienen kann, wobei MPLS-DA eine bessere Probenunterscheidungsfähigkeit zeigt.

Chinesischer Mutuo Qingke-Schnaps; UV-Spektroskopie; Chemometrie; Diskriminanzanalyse