食品科学 ›› 2011, Vol. 32 ›› Issue (10): 120-123.doi: 10.7506/spkx1002-6630-201110027
石吉勇,邹小波,王开亮,黄晓伟,孙乐六,夏蓉
SHI Ji-yong1,ZOU Xiao-bo1,2,*,WANG Kai-liang1,HUANG Xiao-wei1,SUN Le-liu2,XIA Rong2
摘要: 为优选食醋总酸对应的特征波长并提高模型的预测精度,采用模拟退火算法优化窗口宽度和特征波数点,并结合偏最小二乘法建立食醋总酸光谱模型。在全国范围内收集90个不同品牌的食醋样本,用近红外光谱仪采集近红外光谱数据(波数4000~10000cm-1)和常规理化分析方法检测总酸含量。采用模拟退火算法共优选出17个总酸特征波数点,结合样本总酸含量建立偏最小二乘光谱模型,模型对应的预测集相关系数为0.9210,优于全光谱偏最小二乘法和区间偏最小二乘法对应的预测效果。结果表明,近红外光谱技术结合模拟退火算法能够快速预测食醋中总酸含量。
中图分类号: