基于近红外光谱的面粉中偶氮甲酰胺含量检测方法的研究

• 作者: 王娜 路阳 李龙威 刘金明 刘玲
• 来源期刊: 电脑编程技巧与维护
• 关键词: 近红外光谱 PLS模型 偶氮甲酰胺 CARS算法
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 软件研发与应用
• 页码范围: 8-10
• 页数: 3页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4052.2022.04.002

摘要

探讨了 NIRS结合化学计量学方法进行偶氮甲酰胺含量快速检测的可行性.针对NIRS冗余信息较多的特点,运用competitive adaptive reweighted sampling(CARS)对偶氮甲酰胺建立PLS回归模型的特征波长进行优选.全光谱的特征波长点为1845个,经CARS300优选后,偶氮甲酰胺的特征波长点个数分别为147,占全谱特征波长点的7.97％.CARS300偶氮甲酰胺回归模型的验证集的决定系数(R2p)分别为0.9883,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.0450,相对分析误差(RPD)分别为8.9592.与全光谱回归模型相比,CARS300建立偶氮甲酰胺的回归模型RMSEP分别降低了 0.87％,RPD提高了1.62.结果表明,CARS模型减少了参与建模特征波长点数量,有效提升了回归模型的预测能力.