チングー酒はチベット高原に由来し、チングーを原料とした著名な酒類飲料です。しかし、市場が拡大し品種が増加するにつれて、混入問題が急務の関心事となっています。本研究は紫外線分光法を用いて地理的表示保護製品である互助チングー酒を迅速に識別することに焦点を当て、主成分分析-サポートベクターマシン（PCA-SVM）および多モデル部分最小二乗判別分析（MPLS-DA）の2つの方法を提案します。研究には中国互助チングー酒（CHQL）、その他ブランドのチングー酒（OBQL）、非チングー白酒（NQBL）の3種類の試料が含まれます。SVMは2つの主成分を使用して二値分類問題を解決し、MPLS-DAはダミー変数Yの各列にPLS1アルゴリズムを適用し、サブモデルの予測結果を統合します。PCA-SVMとMPLS-DAはいずれもCHQLの判別モデルを成功裏に構築しました。PCA-SVMはCHQLとOBQL、NQBLを区別できますが、OBQLとNQBLの区別はできません。一方、MPLS-DAは全ての3種類の試料を正しく識別でき、多クラス分類問題を解決します。結果は、提案手法がCHQLの簡便かつ迅速な識別手段となり、MPLS-DAがより優れた試料識別能力を示すことを示しています。

中国互助チングー酒;紫外線分光法;化学計量学;判別分析