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—— 中國食品雜志社
模擬退火算法（simulated annealing algorithm，SAA）是一種隨機(jī)搜索、全局優(yōu)化算法，為提高近紅外光譜檢測面粉品質(zhì)模型的準(zhǔn)確度與穩(wěn)健性，實(shí)驗(yàn)提出基于SAA優(yōu)化波長，再結(jié)合偏最小二乘（partial least squares，PLS）法建模預(yù)測的定量模型，并對SAA中冷卻進(jìn)度表參數(shù)設(shè)置進(jìn)行對比分析。實(shí)驗(yàn)依據(jù)面粉中灰分含量梯度，隨機(jī)選取126 份樣本的近紅外光譜建立SAA-PLS模型。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，SAA從2 074 個波數(shù)優(yōu)選出70 個波數(shù)，結(jié)合PLS建立的定量模型相關(guān)系數(shù)為0.976 0，交互驗(yàn)證均方根誤差（root mean square error of cross validation，RMSECV）為0.022，預(yù)測均方根誤差（root mean square error of prediction，RMSEP）為0.030 1，全譜建立的PLS模型相關(guān)系數(shù)為0.778 5，RMSECV為0.066 6，RMSEP為0.076 8。結(jié)果表明，基于SAA優(yōu)化特征譜區(qū)，建立灰分定量模型是可行的，且準(zhǔn)確度與穩(wěn)健性明顯優(yōu)于全譜定量分析模型。
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