换一批基于模拟退火算法优化波长的面粉品质检测
Near-Infrared Spectroscopic Detection of Wheat Flour Quality Using Wavelength Optimization Based on Simulated Annealing Algorithm (SAA)
摘要模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SAA)是一种随机搜索、全局优化算法,为提高近红外光谱检测面粉品质模型的准确度与稳健性,实验提出基于SAA优化波长,再结合偏最小二乘(partial least squares,PLS)法建模预测的定量模型,并对SAA中冷却进度表参数设置进行对比分析.实验依据面粉中灰分含量梯度,随机选取126份样本的近红外光谱建立SAA-PLS模型.结果发现,SAA从2 074个波数优选出70个波数,结合PLS建立的定量模型相关系数为0.976 0,交互验证均方根误差(root mean square error of cross validation,RMSECV)为0.022,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.030 1,全谱建立的PLS模型相关系数为0.778 5,RMSECV为0.066 6,RMSEP为0.076 8.结果表明,基于SAA优化特征谱区,建立灰分定量模型是可行的,且准确度与稳健性明显优于全谱定量分析模型.
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关键词
模拟退火算法偏最小二乘法面粉近红外光谱定量分析simulated annealing algorithmpartial least squares methodflournear-infrared spectroscopyquantitative analysis
分类号
S03
栏目名称
DOI
10.7506/spkx1002-6630-201612037
发布时间
2016-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
北京市教委科研计划重点项目（KZ201310011012）
北京市教委科技创新平台建设项目（PXM_2012_014213_000023）
北京市自然科学基金（4142012）
北京市优秀人才项目（2012D005003000007）
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