近期，由四川轻化工大学张贵宇为第一作者，题为《基于大数据与多物质协调的浓香型白酒品质分级研究》的文章在《食品与发酵工业》上发表。该研究采用气相色谱-质谱联用仪分析白酒中的挥发性物质，鉴定出89种主要挥发性化合物，对基于多物质协调下的白酒品质等级进行研究分析。

该研究采用斯皮尔曼-交互特征、最大互信息-交互特征、信息增益比-交互特征与特征权重性-交互特征结合探究白酒中多物质协调下对于基酒品质的影响，并筛选出影响最大的协调物质组合。同时，研究人员将所有特征组合进行模型训练，独立筛选关键物质，分别采用支持向量机、随机森林、极端梯度提升树进行白酒等级判别，发现独立筛选的关键物质对基于多物质协调筛选的特征组合效果良好，其中，基于Spearman正负相关性融合分析的随机森林准确率效果最好，达到94%以上，有效区分了不同白酒的品质等级。