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—— 中國食品雜志社
為優(yōu)選小麥粉蛋白質(zhì)近紅外光譜特征波長，結(jié)合指數(shù)和線性衰減函數(shù)對單群蜻蜓算法（single-binary dragonfly algorithm，single-BDA）進行改進并提出一種衰減消去蜻蜓算法（attenuation elimination-BDA，AE-BDA）。分別使用single-BDA和AE-BDA篩選160 個小麥粉樣本中蛋白質(zhì)近紅外光譜的波長，并用偏最小二乘回歸法建立蛋白質(zhì)定量分析模型評價波長選擇效果。結(jié)果表明：與single-BDA相比，AE-BDA所選波長數(shù)量少、穩(wěn)定性強，建立的模型預(yù)測效果最佳，模型最佳的預(yù)測決定系數(shù)為0.972 7，預(yù)測標準偏差為0.281 1。8 次AE-BDA實驗挑選出特征波長的平均數(shù)量為15.8 個，占原始波長數(shù)的12.6%，其中有3 個波長每次均被選中。經(jīng)近紅外光譜解析，各入選的波長均包含在小麥粉蛋白質(zhì)及背景組分的主要吸收譜帶范圍內(nèi)。AE-BDA能夠以較高的計算效率從小麥粉近紅外光譜中篩選出較少的特征波長建立蛋白質(zhì)分析模型，提高了模型的預(yù)測精度和穩(wěn)定性，可為近紅外分析建模提供一種更加簡便有效的波長優(yōu)選方法。
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