针对白酒发酵过程智能化监测与调控技术，当前已实现基于机器学习结合光谱、传感器等技术的关键指标动态监测与发酵状态判定。在酱香型白酒堆积发酵中，GA-XGBoost模型对发酵轮次分类准确率达99.26%，RFS-SVR模型对酸度、淀粉含量的预测R²分别为0.9674和0.9610；浓香型白酒发酵中，CNN-LSTM混合模型融合温度、湿度、CO₂浓度等环境参数，总酸、总酯、总醇的预测R²较单一LSTM分别提升17.40%、3.80%、5.70%，近红外光谱结合分类模型还可自动识别发酵阶段，解
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