近红外光谱技术结合遗传算法用于苹果醋总酸定量分析

利用近红外光谱法对苹果醋中的总酸含量进行定量分析,通过PLS法建立苹果酷总酸定量分析模型,同时采用间隔偏最小二乘法(iPLS)、后向间隔偏最小二乘法(BiPLS)和组合间隔偏最小二乘法(SiPLS)以及遗传偏最小二乘法(GA-PLS)对整个谱区进行光谱特征波段筛选.用决定系数(R2)、校正标准偏差(RMSEC)、预测标准偏差(RMSEP)以及最佳主因子数对模型进行评价,确定最佳建模方法.结果表明:进行特征波段筛选能够对模型起到优化作用,并提高模型运算速度,其中GA-BiPLS及GA-SiPLS优化效果最为明显,在极大减少苹果醋总酸建模变量的同时,模型的R2分别达到0.989和0.986,RMSEP分别为0.042和0.044,有效地提高了模型的稳定性与准确度,表明了遗传算法在果醋品质分析方面的巨大潜力.