换一批乳酸菌发酵蓝莓汁总酚含量的可见-近红外光谱测定
Determination of Total Phenolics Content in Blueberry Juice Fermented by Lactic Acid Bacteria Using Visible-Near Infrared Spectroscopy
摘要为快速、准确检测乳酸菌发酵蓝莓汁中的总酚含量,采集120个发酵果汁样本的可见-近红外光谱.采用多元散射校正(MSC)、标准正态变化(SNV)、Savitzky-Golay 平滑(SG)、Savitzky-Golay 一阶导数(S-G1)和 Savitzky-Golay 二阶导数(S-G2)等光谱信号预处理方法,运用竞争性自适应重加权算法(CARS)、遗传算法(GA)和无信息变量消除(UVE)对全光谱进行特征波段的筛选.在筛选光谱波长变量的基础上,采用偏最小二乘(PLS)与随机森林(RF)两种机器学习算法建立可见-近红外光谱与蓝莓汁中总酚含量关系间的预测模型.同时比较两种机器学习算法的建模效果,选取最佳模型,探究模型的预测准确度和适用性.结果表明,MSC为最佳预处理方法.经CARS、GA和UVE波长变量筛选算法,所选择的光谱变量分别降到全光谱变量的3.43％,1.87％,61.68％.RF模型与PLS模型相比,具有更好地预测发酵蓝莓汁中总酚含量的能力.蓝莓汁发酵光谱经MSC预处理和GA特征波长筛选后建立的RF模型,对总酚含量的预测准确度最高.其中校正相关系数(Rc)为0.959,预测相关系数(RP)为0.953,校正均方根误差(RMSEC)为0.032,预测均方根误差(RMSEP)为0.029,剩余预测偏差(RPD)为3.171.这表明利用近红外光谱技术结合化学计量学方法所建立的MSC-GA-RF模型可实现对发酵蓝莓汁中总酚含量的快速检测.
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关键词
乳酸菌蓝莓汁总酚可见-近红外光谱预测模型lactic acid bacteriablueberry juicetotal phenolics contentvisible-near infrared spectroscopyprediction model
栏目名称
DOI
10.16429/j.1009-7848.2025.04.036
发布时间
2025-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
江苏省农业自主创新资金项目（CX(22)2026）
江苏省重点研发计划项目（BE2020380）
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