论文摘要
基于近红外光谱技术对茶粉中茶多酚和咖啡碱含量进行定量分析,通过PLS建立定量分析模型,同时采用竞争性自适应重加权法（CARS）、遗传偏最小二乘法（GA-PLS）和无信息变量消除法（UVE）对整个谱区进行光谱波段筛选,并利用标准正态变量变换（SNV）、导数及多元散射校正（MSC）等预处理方法进行模型优化。以决定系数（R2）、校正标准偏差（RMSEC）、预测标准偏差（RMSEP）及主成分数作为模型质量的评价指标。结果表明:特征波段筛选可对模型起到优化效果,提高模型运算速度。其中GA-PLS优化效果最为明显,茶多酚、咖啡碱模型的R2分别达到0.958 6和0.967 9; RMSEP分别为0.396 2和0.291 3。经独立验证所建模型效果良好,具有较高的预测精度,可为茶粉中品质成分的快速检测提供理论和实际依据。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 冯斯雯,买书魁,李宗朋,李子文,刘伯扬,王健
关键词: 茶粉,近红外光谱技术,定量分析,波段筛选
来源: 食品工业 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 化学,轻工业手工业
单位: 中国食品发酵工业研究院有限公司,东北农业大学工程学院,内蒙古蒙牛乳业(集团)股份有限公司
基金: 国家重点研发计划资助（2018YFD0400905）,国家自然科学基金项目（31671937)
分类号: O657.33;TS278
页码: 323-328
总页数: 6
文件大小: 1701K
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