茶叶咖啡碱含量近红外光谱定量分析模型优化
为了提高茶叶近红外光谱咖啡碱预测模型的精度,利用净分析物预处理法(NAP)对茶叶近红外光谱进行了预处理,将原始光谱矩阵中待测组分的净分析物信号(NAS)提取出来。并用区间偏最小二乘法(iPLS)与遗传算法(GA)相结合的PLS建模波长筛选方法iPLS—GA建立了咖啡碱的预测模型：首先利用iPLS,将整个光谱划分为40个子区间,选择交互验证均方根误差RMSECV值低于全光谱区间的第26和35子区间的组合为信息区间,共166个波数点,然后用GA对这166个波数点进行全局优化组合,最终共有17个波数点用于建立茶叶咖啡碱模型。结果表明,用NAP和iPLS—GA后所建立的茶叶咖啡碱模型的预测相关系数Rp和预测均方根误差RMSEP分别为0.978 7和0.220。该结果均好于其它模型。建模所用数据量从3 320个减少到17个,使模型的建立得到简化。
茶叶 咖啡碱含量 近红外光谱分析 定量分析模型 偏最小二乘法 遗传算法
王毅 陈斌 颜辉 周志琴 胡永光
江苏大学食品与生物工程学院,江苏,镇江 212013 江苏大学食品与生物工程学院,江苏,镇江 212013 江苏科技大学生物与环境工程学院,江苏,镇江,212018 现代农业装备与技术教育部重点实验室(江苏大学),江苏大学江苏省现代农业装备与技术重点实验室,江苏,镇江 212013
国内会议
北京
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215-220
2009-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）