换一批近红外光谱测定黄水酸度的iPLS-iNSGA-Ⅲ联合特征筛选方法
Feature Selection Using iPLS Combined with iNSGA-Ⅲ for Near-Infrared Spectroscopic Determination of the Acidity of Huangshui,a By-product of Chinese Baijiu Production
摘要针对传统化学方法测定黄水酸度存在费时费力的困境,利用近红外光谱技术和偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)算法实现发酵过程黄水酸度的快速无损检测.采用Savitzky-Golay卷积平滑对黄水原始光谱进行预处理削弱噪声影响后,为简化模型和提高预测性能,采用波段和波点筛选方法联合筛选黄水光谱特征波数.先通过区间偏最小二乘(interval partial least squares,iPLS)、联合区间偏最小二乘、反向区间偏最小二乘3种波段筛选方法对黄水酸度特征区间进行初步定位,然后引入多目标优化思想,使用基于混沌初始化和自适应变异算子改进的非支配排序遗传算法Ⅲ(improved non-dominated sorting genetic algorithm Ⅲ,iNSGA-Ⅲ)进行二次波点筛选.结果表明,基于iPLS-iNSGA-Ⅲ筛选的70个特征波数的建立的PLSR模型对黄水酸度预测效果最佳,相较于原始全光谱建模,决定系数R2p从0.757 6提升到0.930 9,预测均方根误差从0.825 0 mmol/100 g降低到0.439 4mmol/100g.该研究为白酒发酵副产物黄水酸度的快速、无损检测提供理论参考.
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关键词
黄水酸度近红外光谱特征筛选偏最小二乘回归非支配排序遗传算法Huangshuiaciditynear-infrared spectroscopyfeature selectionpartial least squares regressionnon-dominated sorting genetic algorithm
分类号
TS261.4
栏目名称
DOI
10.7506/spkx1002-6630-20250214-046
发布时间
2025-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
四川省科技计划项目（2022YFS0554）
酿酒生物技术及应用四川省重点实验室开放课题（NJ2022-06）
劲酒产学研合作项目（HX2021041）
四川轻化工大学652科研创新团队计划资助项目（SUSE652B005）
:中国轻工业酿酒生物技术
智能制造重点实验室开放基金项目（2023-01）
五粮液产学研合作项目（CXY2022ZR007）
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