領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
為實(shí)現(xiàn)對天麻中天麻素和對羥基苯甲醇含量的快速、無損檢測，以云南昭通烏天麻為實(shí)驗(yàn)對象，采集900～1 700 nm波長范圍內(nèi)的光譜數(shù)據(jù)。首先，采用卷積平滑和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理，其次通過競爭性自適應(yīng)重加權(quán)采樣法（competitive adapative reweighted sampling，CARS）與迭代保留信息變量算法進(jìn)行特征波長的提取，根據(jù)基于特征波長建立最小二乘支持向量回歸（least squares support vector machine，LSSVR）模型的結(jié)果，選擇最佳特征波長提取方法。為了提高模型的準(zhǔn)確率，本研究引入人工兔智能算法對LSSVR中的正則化參數(shù)γ和核函數(shù)密度σ2進(jìn)行優(yōu)化，并與粒子群優(yōu)化算法（particle swarm optimization，PSO）、灰狼優(yōu)化算法（grey wolf optimizer，GWO）進(jìn)行對比，評估人工兔優(yōu)化算法（artificial rabbits optimization，ARO）的優(yōu)越性。結(jié)果表明，ARO算法在尋優(yōu)速度、尋優(yōu)能力上優(yōu)于PSO、GWO；天麻素、對羥基苯甲醇的最佳預(yù)測模型均為CARS-ARO-LSSVR，其R2p分別為0.969 6和0.957 7，預(yù)測均方根誤差分別為0.014和0.020。綜上，近紅外光譜可用于天麻中有效成分的定量檢測，本研究可為天麻快速檢測裝置的研發(fā)提供理論依據(jù)。
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