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
為得到可靠的小麥粉中面筋含量定量分析模型，基于光譜預(yù)處理及模擬退火算法（simulated annealing algorithm，SAA）對(duì)近紅外光譜（near infrared spectroscopy，NIR）進(jìn)行優(yōu)化處理。偏最小二乘（partial least squares，PLS）回歸用于建立預(yù)測(cè)模型，以決定系數(shù)R2、校正均方根誤差（root mean square error of calibration，RMSEC）、預(yù)測(cè)均方根誤差（root mean square error of prediction，RMSEP）為指標(biāo)，對(duì)比在不同光譜預(yù)處理?xiàng)l件下建立的回歸模型與光譜預(yù)處理結(jié)合模擬退火算法優(yōu)化處理?xiàng)l件下的回歸模型。結(jié)果表明光譜預(yù)處理結(jié)合SAA-PLS模型能夠有效提高模型的穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)能力，將R2從0.763?7提高到0.949?1、RMSEC從1.371?2降低到0.589?8、RMSEP從1.450?2降低到0.534?1。結(jié)果說(shuō)明，光譜預(yù)處理結(jié)合模擬退火算法對(duì)光譜進(jìn)行優(yōu)化處理是可行的，模型預(yù)測(cè)能力和穩(wěn)定性均優(yōu)于未處理模型和僅進(jìn)行光譜預(yù)處理的模型。
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