蚁群-遗传算法优化近红外光谱检测花茶花青素含量的研究

• 作者: 朱瑶迪 李艳肖 石吉勇 赵杰文 邹小波 黄晓玮
• 来源期刊: 食品安全质量检测学报
• 关键词: 花茶 花青素 蚁群-遗传算法 近红外光谱 定量分析模型
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 本期重点:食品安全快速检测
• 页码范围: 1679-1686
• 页数: 8页
• 字数: 3623字
• 语种: 中文

摘要

目的：本研究基于蚁群-遗传区间偏最小二乘(ACO-GA-iPLS)近红外谱区筛选方法预测花茶花青素含量。方法首先对花茶近红外光谱进行预处理；然后用ACO-iPLS优选出特征子区间；最后对所选的特征子区间,用GA-iPLS进一步细化花青素的特征子区间,并建立花青素的预测模型。结果优选出3个特征子区间(第1、9、10子区间),所建模型对应的交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.1460 mg/g和0.1840 mg/g,校正集和预测集相关系数分别为0.9187和0.8856。结论 ACO-GA-iPLS可以有效选择近红外光谱特征波长,简化模型,提高模型精度。

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	李艳肖	江苏大学食品与生物工程学院	6	37	3.0	6.0
6	朱瑶迪	江苏大学食品与生物工程学院	16	101	6.0	9.0