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
以近紅外光譜快速檢測大豆油脂酸值為目標(biāo)，研究間隔偏最小二乘（interval partial least square，iPLS）結(jié)合遺傳算法（genetic algorithm，GA）及連續(xù)投影算法（successive projection algorithm，SPA）的特征波長變量優(yōu)選方法。制備不同酸值的大豆油脂樣品100 個，并在4 000～12 000 cm－1范圍內(nèi)采集了油樣的近紅外透射光譜。首先用iPLS法從原始光譜中初步篩選出4 540～5 346 cm－1和6 807～7 004 cm－1組合特征波段，R2和預(yù)測均方根誤差（rootmean square error of prediction，RMSEP）分別為0.978 9和0.064 3；然后分別用GA和SPA從特征光譜區(qū)域中篩選出與油脂酸值密切相關(guān)的特征波長變量，從GA和SPA 2 種選擇結(jié)果中各選取前6 個波長點(diǎn)，以12 個特征波長變量建立PLS校正模型，其R2和RMSEP分別為0.985 9和0.045 1。研究表明，在油脂酸值近紅外光譜分析中，采用iPLS-GASPA相結(jié)合的方法進(jìn)行特征波長選擇能有效去除冗余信息，降低模型復(fù)雜度，可為快速無損檢測油脂酸值提供重要理論依據(jù)。
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