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摘要:
花青素是花茶中的主要质量指标,为了快速准确的检测花茶中花青素的含量,提出一种基于蚁群算法(ACO)结合区间偏最小二乘法(iPLS)的近红外光谱检测方法.原始近红外光谱经过预处理采用ACO-iPLS优选花青素含量对应的特征子区间.当全光谱划分为12个子区间时,ACO-iPLS优选出第1,9,10共3个子区间,在此基础上建立的近红外光谱模型最佳.模型对校正集和预测集相关系数分别为0.901 3和0.864 2;交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.160 0 mg·g-1和0.202 0 mg·g-1.研究结果表明:与常规的iPLS相比,ACO-iPLS不但可以有效选择近红外光谱特征谱区,而且建立的模型具有更高的精度和鲁棒性.
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文献信息
篇名 近红外光谱结合蚁群算法检测花茶花青素含量
来源期刊 江苏大学学报(自然科学版) 学科 化学
关键词 花茶 花青素 近红外光谱法 蚁群算法 区间偏最小二乘法
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 165-170,188
页数 7页 分类号 O657.33
字数 4425字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7775.2014.02.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵杰文 江苏大学食品与生物工程学院 195 5281 41.0 62.0
2 邹小波 江苏大学食品与生物工程学院 131 1877 25.0 38.0
3 石吉勇 江苏大学食品与生物工程学院 76 768 17.0 25.0
4 黄晓玮 江苏大学食品与生物工程学院 29 278 9.0 16.0
5 张小磊 江苏大学食品与生物工程学院 3 38 3.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
花茶
花青素
近红外光谱法
蚁群算法
区间偏最小二乘法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
江苏大学学报(自然科学版)
双月刊
1671-7775
32-1668/N
大16开
江苏省镇江市梦溪园巷30号
28-83
1980
chi
出版文献量(篇)
2980
总下载数(次)
2
总被引数(次)
31026
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