O vinho de cevada Qingke é uma bebida alcoólica famosa originária do Planalto Tibetano, tendo a cevada como matéria-prima. No entanto, com a expansão contínua do mercado e o aumento das variedades, o problema da adulteração tornou-se um foco urgente de atenção. Este estudo foca na utilização da espectroscopia ultravioleta para a rápida identificação do produto protegido por indicação geográfica, o vinho de cevada Mutuo, propondo dois métodos: análise de componentes principais-máquina de vetores de suporte (PCA-SVM) e análise discriminante por mínimos quadrados parciais multi-modelo (MPLS-DA). A pesquisa envolve três tipos de amostras: vinho de cevada Mutuo chinês (CHQL), outros vinhos de cevada de marcas diversas (OBQL) e bebidas brancas não feitas de cevada (NQBL). O SVM usa dois componentes principais para resolver o problema de classificação binária, enquanto o MPLS-DA modela cada coluna da variável fictícia Y usando o algoritmo PLS1, integrando os resultados preditivos dos submodelos. Tanto PCA-SVM quanto MPLS-DA construíram com sucesso modelos discriminantes para CHQL. O PCA-SVM consegue distinguir CHQL de OBQL e NQBL, mas não consegue diferenciar OBQL e NQBL. Em contraste, o MPLS-DA identifica corretamente as três classes de amostras, resolvendo o problema de classificação múltipla. Os resultados mostram que o método proposto pode servir como um meio simples e rápido para identificar CHQL, e que o MPLS-DA demonstra melhor capacidade de reconhecimento das amostras.

Vinho de cevada Mutuo chinês; espectroscopia ultravioleta; quimiometria; análise discriminante