针对当前小麦粉中灰分的检测方法测量周期长,且手工操作复杂,容易产生误差的问题,研究提出采用拉曼光谱技术,结合5种光谱预处理方法和模拟退火算法进行波数筛选两方面优化小麦粉中灰分的拉曼光谱模型。实验结果中,卷积平滑SG（17）+标准正态变换（SNV）+模拟退火（SAA）的优化方式效果最优,相关系数（R2）为0.9875,均方根误差（RMSEC）和预测均方根误差（RMSEP）分别为0.0161和0.15,相对分析误差（RPD）高达8.1679,模型稳健性参数良好。研究结果表明,在模型待测组分浓度与波数相关性以及模型预测准确性方面展现了自身的优越性,该方法简单实用,快速准确,有望将此技术扩展应用于整个食品行业。
类型: 期刊论文
作者: 刘冬阳,孙晓荣,刘翠玲,尚经开,张天阳,冯雨晨
关键词: 小麦粉,灰分,拉曼光谱,偏最小二乘法,光谱预处理,模拟退火算法
来源: 中国粮油学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 化学,轻工业手工业
单位: 食品安全大数据技术北京市重点实验室北京工商大学计算机与信息工程学院
基金: 北京市教委科技计划一般项目(KM201810011006),北京市自然科学基金项目(4182017),全国大学生科学研究与创业行动计划(201810011090)
分类号: TS211.7;O657.37
页码: 128-133
总页数: 6
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