基于近红外光谱技术结合ARO-LSSVR的天麻中有效成分含量快速检测

• Published in: 食品科学 Vol. 45; no. 4; pp. 207 - 213
• Main Authors: 李珊珊, 张付杰, 李丽霞, 张浩, 段星桅, 史磊, 崔秀明, 李小青
• Format: Magazine Article
• Language: Chinese
• Published: 昆明理工大学现代农业工程学院,云南昆明 650500%江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江 212000%中国人民解放军69223部队,新疆阿克苏 842300 25.02.2024
• Subjects: artificial rabbits optimization algorithm; 人工兔优化算法; Gastrodia; 近红外光谱; 天麻; near infrared spectroscopy; least squares support vector regression; 最小二乘支持向量回归
• ISSN: 1002-6630
• DOI: 10.7506/spkx1002-6630-20230831-244

O657.33%R282.5; 为实现对天麻中天麻素和对羟基苯甲醇含量的快速、无损检测,以云南昭通乌天麻为实验对象,采集900～1 700 nm波长范围内的光谱数据.首先,采用卷积平滑和标准正态变量变换进行光谱数据预处理,其次通过竞争性自适应重加权采样法(competitive adapative reweighted sampling,CARS)与迭代保留信息变量算法进行特征波长的提取,根据基于特征波长建立最小二乘支持向量回归(least squares support vector machine,LSSVR)模型的结果,选择最佳特征波长提取方法.为了提高模型的准确率,本研究引入人工兔智能算法对LSSVR中的正则化参数γ和核函数密度σ2进行优化,并与粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)、灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)进行对比,评估人工兔优化算法(artificial rabbits optimization,ARO)的优越性.结果表明,ARO算法在寻优速度、寻优能力上优于PSO、GWO;天麻素、对羟基苯甲醇的最佳预测模型均为CARS-ARO-LSSVR,其Rp2分别为0.969 6和0.957 7,预测均方根误差分别为0.014和0.020.综上,近红外光谱可用于天麻中有效成分的定量检测,本研究可为天麻快速检测装置的研发提供理论依据.