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食用油脂酸值近红外光谱特征波长优选

Optimization of Characteristic Wavelength Variables of Near Infrared Spectroscopy for Detecting Edible Oil Acid Value
提交日期:2016-09-07 下载量:28 浏览量:258 󰀓分享到󰀊

基本信息

论文名称:
食用油脂酸值近红外光谱特征波长优选
文献作者:
王立琦;刘亚楠;张青;崔月;葛慧芳;于殿宇;
通讯作者:
--
作者单位:
哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院;东北农业大学食品学院;
所属部门:
计算机与信息工程学院

发表刊物

图标标题
期刊刊名:
食品科学
年卷期:
2016年第37卷第16期 (点击查看目录)
页码:
205-210
CN:
11-2206/TS
ISSN:
1002-6630
发表时间:
2016-06-07

详细信息

所属学科:
精细化学工程
资助科研基金:
国家自然科学基金面上项目(31271886)
收录索引库:
--
被引频次:
语     种:
中文
关 键 词:
特征波长;红外光谱;连续投影算法;遗传算法;食用油脂;偏最小二乘;红外透射光谱;模型复杂度;校正模型;projection;
摘     要:
以近红外光谱快速检测大豆油脂酸值为目标,研究间隔偏最小二乘(interval partial least square,i PLS)结合遗传算法(genetic algorithm,GA)及连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)的特征波长变量优选方法。制备不同酸值的大豆油脂样品100个,并在4 000~12 000 cm-1范围内采集了油样的近红外透射光谱。首先用i PLS法从原始光谱中初步筛选出4 540~5 346 cm-1和6 807~7 004 cm-1组合特征波段,R2和预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为0.978 9和0.064 3;然后分别用GA和SPA从特征光谱区域中筛选出与油脂酸值密切相关的特征波长变量,从GA和SPA 2种选择结果中各选取前6个波长点,以12个特征波长变量建立PLS校正模型,其R2和RMSEP分别为0.985 9和0.045 1。研究表明,在油脂酸值近红外光谱分析中,采用i PLS-GASPA相结合的方法进行特征波长选择能有效去除冗余信息,降低模型复杂度,可为快速无损检测油脂酸值提供重要理论依据。
DOI:
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URL:

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