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摘要:
应用近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)技术结合多种算法对远安黄茶品质开展快速无损评价.首先通过扫描获得远安黄茶90个样品的近红外光谱,再利用11种不同方法对光谱进行预处理,剔除部分噪声信息,然后应用反向区间偏最小二乘法(backward interval partial least squares,Bi-PLS)筛选反映样品品质的特征光谱区间,应用遗传算法(genetic algorithm,GA)精准提取特征光谱波长,建立了5种黄茶品质预测模型,最后对光谱官能团信息进行解析.结果表明,最佳光谱预处理方法为多元散射校正,Bi-PLS筛选出的特征光谱区间主要为9003.2~7497.9 cm-1、6101.7~5449.8 cm-1和4601.3~4246.5 cm-1,GA筛选出75个特征光谱波长,建立的Bi-GA-PLS组合模型具有最佳的稳健性,可准确地预测远安黄茶样品外部品质分数(R2=0.951,RMSEP=1.57,RPD=5.27),初步实现了远安黄茶品质的快速、准确预测.光谱信息解析结果显示,45个光谱波长反映—C Hx、C=O和—N Hx官能团信息,代表单糖、咖啡碱、茶氨酸和游离蛋白质等内含成分物质,30个光谱波长反映O—H、酰胺键以及C—H和C—C伸缩的组合频信息,代表木质素、淀粉、纤维素等多糖内含成分物质.
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关键词云
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文献信息
篇名 基于近红外光谱技术的远安黄茶品质快速无损检测方法
来源期刊 华中农业大学学报 学科 工学
关键词 远安黄茶 品质评价 无损检测 近红外光谱 反向区间偏最小二乘法 遗传算法 人工神经网络
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 食品与农业工程|Food science and agricultural engineering
研究方向 页码范围 238-245
页数 8页 分类号 TS272
字数 语种 中文
DOI 10.13300/j.cnki.hnlkxb.2022.01.024
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研究主题发展历程
节点文献
远安黄茶
品质评价
无损检测
近红外光谱
反向区间偏最小二乘法
遗传算法
人工神经网络
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
华中农业大学学报
双月刊
1000-2421
42-1181/S
大16开
武汉市洪山区狮子山街1号
38-120
1956
chi
出版文献量(篇)
3472
总下载数(次)
11
总被引数(次)
44656
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导