白酒年份的快速准确鉴定是白酒品质分析的重点和难点问题之一。实现白酒年份酒的快速、准确的鉴别,对促进白酒行业的健康发展、维护消费者的合法权益具有重要意义。光谱分析法结合模式识别技术是实现白酒品质快速鉴别的首选方法,而Raman光谱由于其受水的影响很小且很少或不需要样品前处理,在白酒分析中具有广阔的发展空间。因此,本文采用Raman光谱和支持向量机回归(SVR)建立数据分析模型,用于不同年份白酒的年份鉴定和同一年份不同贮存时间的白酒年份鉴定。本文的主要工作包括如下几个方面：第一,探索Raman光谱在白酒分析中的谱图采集条件,建立了适用于白酒年份鉴别的年份酒小样本谱图数据库；第二,建立包括谱图预处理、特征提取、SVR建模、SVR参数优化等的步骤在内的年份酒鉴别流程；第三,利用建立的分析流程,对不同年份的白酒样品以及同一年份不同贮存时间的白酒样品进行分析和鉴定,并与传统分析方法比较分析方法的有效性和优越性。本文的创新之处主要包括如下三个方面：第一,现阶段将Raman光谱应用于白酒分析中仍鲜有报道,因此,本文应用Raman光谱对白酒品质进行分析,在分析方法的应用上具有一定的创新之处。第二,现阶段对白酒的研究多数集中于研究白酒中的特定组分,结合模式识别有关理论与方法的研究多数针对白酒品牌及不同类别的基酒等的鉴别工作,对白酒年份的研究工作十分少见,因此,本文研究白酒的年份鉴定问题,在研究对象的选择上,具有一定的创新之处。第三,本文建立基于回归框架的白酒年份与年份指数对应关系,实现白酒年份识别及预测,不仅可以有效鉴别不同年份的白酒样品,同时可以有效预测同一年份不同贮存时间的白酒样品。因此,在分析方法的确定和应用上,具有一定的创新之处。本文采用古井贡5年、8年、16年及26年系列年份酒进行了实证分析,数据分析实验结果表明,本文所建立的基于Raman光谱和SVR的白酒年份鉴别分析流程和方法,对鉴别不同年份的白酒,以及同一年份不同贮存时间的白酒样品(包括对数据库内已有样本年份的鉴别,以及对数据库内没有的盲样的年份预测),均取得较好的应用效果,相比于其他常用回归分析方法具有明显的优越性,可以为白酒年份酒分析提供一定的技术支持,同时在白酒生产、以及其他产品的生产过程中,对与其质量稳定性控制同样具备一定的应用价值。