領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國(guó)食品雜志社
為滿足不同種類食品對(duì)大豆分離蛋白（soybean protein isolate，SPI）不同功能性的需求，本研究利用紅外光譜快速采集70 組不同pH值處理后SPI的數(shù)據(jù)，探討pH值變化對(duì)SPI結(jié)構(gòu)含量的影響。使用均值中心化、多元散射校正、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換和歸一化算法對(duì)紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，基于二維相關(guān)紅外光譜提取特征波段，再利用偏最小二乘（partial least square，PLS）法和算術(shù)優(yōu)化算法-隨機(jī)森林（arithmetic optimization algorithm-random forests，AOA-RF）建立不同pH值條件下SPI結(jié)構(gòu)及含量的預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明，經(jīng)均值中心化和多元散射校正結(jié)合處理后，α-螺旋、β-折疊、β-轉(zhuǎn)角和無規(guī)卷曲模型的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為1.29%、1.60%、1.37%、7.28%，兩者結(jié)合對(duì)光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理效果最佳。預(yù)測(cè)α-螺旋和β-折疊含量最優(yōu)模型為AOA-RF（特征波段），校正集決定系數(shù)為0.935 0和0.926 6，預(yù)測(cè)集決定系數(shù)為0.856 8和0.870 1；預(yù)測(cè)β-轉(zhuǎn)角和無規(guī)卷曲含量最優(yōu)模型為PLS（特征波段），校正集決定系數(shù)為0.915 4和0.881 7，預(yù)測(cè)集決定系數(shù)為0.891 3和0.784 3。本研究結(jié)果可為工業(yè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)品質(zhì)量快速檢測(cè)和工藝條件控制提供理論支撐。
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