El vino de cebada es una bebida alcohólica famosa originaria del altiplano tibetano, elaborada principalmente a partir de cebada. Sin embargo, a medida que su mercado crece y aumentan las variedades, el problema de la adulteración se ha vuelto un foco urgente de atención. Este estudio se centra en el uso de espectroscopía ultravioleta para la identificación rápida del producto protegido geográficamente, el vino de cebada Mutuo, proponiendo dos métodos: análisis de componentes principales-máquina de vectores de soporte (PCA-SVM) y análisis discriminante por mínimos cuadrados parciales multi-modelo (MPLS-DA). La investigación involucra tres tipos de muestras: vino de cebada Mutuo chino (CHQL), otros vinos de cebada de marca (OBQL) y bebidas blancas no hechas de cebada (NQBL). SVM utiliza dos componentes principales para resolver el problema de clasificación binaria, mientras que MPLS-DA modela cada columna de la variable ficticia Y usando el algoritmo PLS1, integrando luego los resultados predictivos de los submodelos. Tanto PCA-SVM como MPLS-DA construyeron con éxito modelos discriminantes para CHQL. PCA-SVM puede distinguir CHQL de OBQL y NQBL, pero no puede diferenciar entre OBQL y NQBL. En contraste, MPLS-DA puede identificar correctamente las tres clases de muestras, resolviendo el problema de clasificación múltiple. Los resultados muestran que el método propuesto puede servir como una forma sencilla y rápida para identificar CHQL, y MPLS-DA demuestra una mejor capacidad de reconocimiento de muestras.

Vino de cebada Mutuo chino; espectroscopía ultravioleta; quimiometría; análisis discriminante