基于光谱预处理结合遗传算法优化波长的面粉水分快速检测

• 作者: 付新鑫 刘翠玲 周子健 孙晓荣 窦颖
• 来源期刊: 食品科学
• 学科: 工学
• 关键词: 光谱预处理 遗传算法 近红外光谱 偏最小二乘法 面粉 水分
• 年，卷（期）: 2017,（16）
• 所属期刊栏目: 安全检测
• 页码范围: 256-260
• 页数: 5页
• 分类号: TS231
• 字数: 3939字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7506/spkx1002-6630-201716041

摘要

基于光谱预处理及遗传算法(genetic algorithm,GA)法优化波长,再结合偏最小二乘(partial least squares,PLS)法建立面粉中水分的定量分析模型,对比在不同预处理方法下相关系数R2、校正标准差(root mean square error of calibration,RMSEC)、预测标准偏差(root mean square error of prediction,RMSEP)3个指标,随机选择130份样本建立预处理+GA+PLS定量分析模型,实验结果为R2从0.955 2提高到0.977 7、RMSEC从0.375 8降低到0.245 3、RMSEP从0.268降低到0.264.结果表明基于光谱预处理结合GA优化波长来定量分析面粉中水分含量是可行的,且准确性和误差度皆优于无优化模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙晓荣	北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室	79	396	10.0	15.0
2	刘翠玲	北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室	119	568	11.0	17.0
3	窦颖	北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室	8	56	4.0	7.0
4	周子健	北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室	3	13	3.0	3.0
5	付新鑫	北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室	4	15	3.0	3.0