領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
針對傳統(tǒng)化學(xué)方法測定黃水酸度存在費時費力的困境，利用近紅外光譜技術(shù)和偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）算法實現(xiàn)發(fā)酵過程黃水酸度的快速無損檢測。采用Savitzky-Golay卷積平滑對黃水原始光譜進(jìn)行預(yù)處理削弱噪聲影響后，為簡化模型和提高預(yù)測性能，采用波段和波點篩選方法聯(lián)合篩選黃水光譜特征波數(shù)。先通過區(qū)間偏最小二乘（interval partial least squares，iPLS）、聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘、反向區(qū)間偏最小二乘3 種波段篩選方法對黃水酸度特征區(qū)間進(jìn)行初步定位，然后引入多目標(biāo)優(yōu)化思想，使用基于混沌初始化和自適應(yīng)變異算子改進(jìn)的非支配排序遺傳算法III（improved non-dominated sorting genetic algorithm III，iNSGA-III）進(jìn)行二次波點篩選。結(jié)果表明，基于iPLS-iNSGA-III篩選的70 個特征波數(shù)的建立的PLSR模型對黃水酸度預(yù)測效果最佳，相較于原始全光譜建模，決定系數(shù)R2p從0.757 6提升到0.930 9，預(yù)測均方根誤差從0.825 0 mmol/100 g降低到0.439 4 mmol/100 g。該研究為白酒發(fā)酵副產(chǎn)物黃水酸度的快速、無損檢測提供理論參考。
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