<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">izmertech</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Измерительная техника</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Izmeritel`naya Tekhnika</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">0368-1025</issn><issn pub-type="epub">2949-5237</issn><publisher><publisher-name>ФГУП "ВНИИФТРИ"</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.32446/0368-1025it.2023-3-33-38</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">izmertech-1518</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ОПТИКО-ФИЗИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>OPTICOPHYSICAL MEASUREMENTS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Классификация бренди и коньячной продукции по географическому происхождению и сроку выдержки с использованием спектроскопии комбинационного рассеяния и машинного обучения</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Classifcation of brandy products by geographical origin and ageing based on raman spectra and discriminant analysis methods</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-4012-4935</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Саакян</surname><given-names>А. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Sahakyan</surname><given-names>A. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Арам Ваганович Саакян</p><p>г. Долгопрудный, Московская обл.</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Аram V. Sahakyan</p><p>Dolgoprudny, Moscow Region</p></bio><email xlink:type="simple">saakian.av@phystech.edu</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-6336-8900</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Юшина</surname><given-names>А. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Yushina</surname><given-names>A. A.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Анна Андреевна Юшина</p><p>Москва</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Anna A. Yushina</p><p>Moscow</p></bio><email xlink:type="simple">yushina@vniiofi.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-9087-952X</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Левин</surname><given-names>А. Д.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Levin</surname><given-names>A. D.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Александр Давидович Левин</p><p>г. Долгопрудный, Московская обл.Москва</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Alexander D. Levin</p><p>Dolgoprudny, Moscow RegionMoscow</p></bio><email xlink:type="simple">levin-ad@vniiofi.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-3"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Московский физико-технический институт</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Moscow Institute of Physics and Technology</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-2"><aff xml:lang="ru"><institution>Всероссийский научно-исследовательский институт оптико-физических измерений</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>All-Russian Research Institute for Optical and Physical Measurements</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-3"><aff xml:lang="ru"><institution>Московский физико-технический институт; Всероссийский научно-исследовательский институт оптико-физических измерений</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Moscow Institute of Physics and Technology; All-Russian Research Institute for Optical and Physical Measurements</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2023</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>14</day><month>04</month><year>2023</year></pub-date><volume>0</volume><issue>3</issue><fpage>33</fpage><lpage>38</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; ФГУП "ВНИИФТРИ", 2023</copyright-statement><copyright-year>2023</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">ФГУП "ВНИИФТРИ"</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">ФГУП "ВНИИФТРИ"</copyright-holder><license xlink:href="https://www.izmt.ru/jour/about/submissions#copyrightNotice" xlink:type="simple"><license-p>https://www.izmt.ru/jour/about/submissions#copyrightNotice</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.izmt.ru/jour/article/view/1518">https://www.izmt.ru/jour/article/view/1518</self-uri><abstract><p>Рассмотрены вопросы разработки простых и доступных методов контроля подлинности и качества алкогольной продукции на основе спектроскопии комбинационного рассеяния. Исследованы важнейшие характеристики бренди и коньяков – географическое происхождение и срок выдержки, которые в значительной степени определяют стоимость продукции и часто становятся объектами фальсификации. Для классификации образцов коньячной продукции по географическому происхождению и сроку выдержки использован метод спектроскопии комбинационного (рамановского) рассеяния с пространственным смещением, позволяющий контролировать подлинность и качество алкогольной продукции. Преимущества исследованного метода: простота пробоподготовки вплоть до её полного отсутствия, высокая селективность, экспрессность и простота анализа. Исследованный метод даёт возможность разрабатывать на его основе компактные приборы, позволяющие проводить анализ непосредственно на месте взятия пробы. Измерены спектры комбинационного рассеяния 42 различных образцов бренди и коньяков, различающихся по географическому происхождению и сроку выдержки. Показано, что наиболее информативными для решения поставленных задач являются фрагменты спектров, измеренных в диапазоне рамановских сдвигов 800–3000 см–1. Из исследованных образцов сформированы обучающие и тестовые наборы. Для обработки данных использованы модели, обученные с помощью алгоритма экстремального градиентного бустинга. Правильность распознавания по географическому происхождению и сроку выдержки неразбавленных образцов тестового набора, спектры которых не использовали при обучении модели, составила 100 %. Результаты исследования можно использовать для экспресс-контроля подлинности алкогольной продукции и определения её характеристик с помощью спектров комбинационного рассеяния и их дальнейшей обработки методами машинного обучения.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The issues of developing simple and affordable methods for controlling the authenticity and quality of alcoholic beverages based on Raman spectroscopy are considered. The most important characteristics of brandy and cognac products – geographical origin and aging period, which largely determine the cost of production and by which it is often falsified, are studied. The advantages of the investigated method include ease of sample preparation up to its complete absence, high selectivity, rapidity and simplicity of analysis, the possibility of developing compact instruments that allow analysis to be carried out directly on the sampling spot. The Raman spectra of 42 different samples of brandy and cognac products, differing in geographical origin and aging period, were measured. It is shown that the fragments of the spectra measured in the range of Raman shifts from 800 cm–1 to 3000 cm–1 are the most informative for solving the tasks set. From the studied samples, training and test sets were formed. For data processing, machine learning models trained using the extreme gradient boosting algorithm were used. The correctness of recognition by geographical origin and aging period for undiluted samples of the test set, the spectra of which were not used when training the model, was 100 %. The results of the study can be used to develope compact devices for express control of the authenticity of alcoholic products and determine their characteristics using Raman spectra and their further processing by machine learning methods.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>комбинационное рассеяние</kwd><kwd>хемометрика</kwd><kwd>машинное обучение</kwd><kwd>спектроскопия</kwd><kwd>коньячная продукция</kwd><kwd>фотометрия</kwd><kwd>классификация</kwd><kwd>эмиссия</kwd><kwd>синхронное сканирование</kwd><kwd>экстремальный градиентный бустинг</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>Raman scattering</kwd><kwd>chemometrics</kwd><kwd>machine learning</kwd><kwd>spectroscopy</kwd><kwd>brandy products</kwd><kwd>photometry</kwd><kwd>classification</kwd><kwd>emission</kwd><kwd>synchronous scanning</kwd><kwd>extreme gradient boosting</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Cantarelli M. Á., Azcarate S. M., Savio M., Marchevsky E. J. Food Analytical Methods, 2015, vol. 8, no. 3, pp. 790–798. https://doi.org/10.1007/s12161-014-9958-8</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Cantarelli M. Á., Azcarate S. M., Savio M., Marchevsky E. J. Food Analytical Methods, 2015, vol. 8, no. 3, pp. 790–798. https://doi.org/10.1007/s12161-014-9958-8</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Bozkurt S. S., Merdivan E., Benibol Y. Microchimica Acta, 2010, vol. 168, no. 1, pp. 141–145. https://doi.org/10.1007/s00604-009-0271-y</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bozkurt S. S., Merdivan E., Benibol Y. Microchimica Acta, 2010, vol. 168, no. 1, pp. 141–145. https://doi.org/10.1007/s00604-009-0271-y</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Nordon A., Mills A., Burn R. T., Cusick F. M., Littlejohn D. Analytica Chimica Acta, 2005, vol. 548, no. 1-2, pp. 148–158. https://doi.org/10.1016/j.aca.2005.05.067</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Nordon A., Mills A., Burn R. T., Cusick F. M., Littlejohn D. Analytica Chimica Acta, 2005, vol. 548, no. 1-2, pp. 148–158. https://doi.org/10.1016/j.aca.2005.05.067</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ellis D. I., Eccles R., Xu Y., Griffen J., Muhamadali H., Matousek P., Goodall I., Goodacre, R. Scientific reports, 2017, vol. 7, 12082. https://doi.org/10.1038/s41598-017-12263-0</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ellis D. I., Eccles R., Xu Y., Griffen J., Muhamadali H., Matousek P., Goodall I., Goodacre, R. Scientific reports, 2017, vol. 7, 12082. https://doi.org/10.1038/s41598-017-12263-0</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Houhou R., Bocklitz T. Analytical Science Advances, 2021, vol. 2, no. 3-4, pp. 128–141. https://doi.org/10.1002/ansa.202000162</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Houhou R., Bocklitz T. Analytical Science Advances, 2021, vol. 2, no. 3-4, pp. 128–141. https://doi.org/10.1002/ansa.202000162</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Berghian-Grosan C., Magdas D. A. Scientific Reports, 2020, vol. 10, 21152. https://doi.org/10.1038/s41598-020-78159-8</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Berghian-Grosan C., Magdas D. A. Scientific Reports, 2020, vol. 10, 21152. https://doi.org/10.1038/s41598-020-78159-8</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Deneva V., Bakardzhiyski I., Bambalov K., Antonova D., Tsobanova D., Bambalov V., Cozzolino D., Antonov L. Molecules, 2019, vol. 25, no. 1, 170. https://doi.org/10.3390/molecules25010170</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Deneva V., Bakardzhiyski I., Bambalov K., Antonova D., Tsobanova D., Bambalov V., Cozzolino D., Antonov L. Molecules, 2019, vol. 25, no. 1, 170. https://doi.org/10.3390/molecules25010170</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ranaweera R. K., Gilmore A. M., Capone D. L., Bastian S. E., Jeffery D. W. Food Chemistry, 2021, vol. 335, 127592. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2020.127592</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ranaweera R. K., Gilmore A. M., Capone D. L., Bastian S. E., Jeffery D. W. Food Chemistry, 2021, vol. 335, 127592. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2020.127592</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Natekin A., Knoll A. Frontiers in Neurorobotics, 2013, vol. 7, 21. https://doi.org/10.3389/fnbot.2013.00021</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Natekin A., Knoll A. Frontiers in Neurorobotics, 2013, vol. 7, 21. https://doi.org/10.3389/fnbot.2013.00021</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
