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近红外光谱结合蚁群算法检测花茶花青素含量
近红外光谱结合蚁群算法检测花茶花青素含量
作者:
张小磊
石吉勇
赵杰文
邹小波
黄晓玮
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
花茶
花青素
近红外光谱法
蚁群算法
区间偏最小二乘法
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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内容分析
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内容分析
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相关文献总数
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(/年)
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
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节点文献
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(19)
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2018(3)
引证文献(1)
二级引证文献(2)
2019(10)
引证文献(1)
二级引证文献(9)
2020(2)
引证文献(0)
二级引证文献(2)
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)
主办单位:
江苏大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1671-7775
CN:
32-1668/N
开本:
大16开
出版地:
江苏省镇江市梦溪园巷30号
邮发代号:
28-83
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
2980
总下载数(次)
2
总被引数(次)
31026
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江苏大学学报(自然科学版)2002
江苏大学学报(自然科学版)2001
江苏大学学报(自然科学版)2000
江苏大学学报(自然科学版)2014年第6期
江苏大学学报(自然科学版)2014年第5期
江苏大学学报(自然科学版)2014年第4期
江苏大学学报(自然科学版)2014年第3期
江苏大学学报(自然科学版)2014年第2期
江苏大学学报(自然科学版)2014年第1期
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