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遗传算法联合LS-SVM的苹果原醋成分定量分析
被引：2
作者：
李子文
[1
,2
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熊雅婷
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王健
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李宗朋
[1
]
张海红
[2
]
冯斯雯
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尹建军
[1
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机构：
[1] 中国食品发酵工业研究院
[2] 宁夏大学农学院食品科学系
来源：
关键词：
苹果原醋;
近红外光谱技术;
最小二乘支持向量机;
遗传算法;
波段筛选;
D O I：
暂无
中图分类号：
TS275.4 [功能饮料];
学科分类号：
摘要：
利用近红外光谱技术对苹果原醋中的重要指标进行定量分析,并进行模型优化以提高性能。采用遗传偏最小二乘法（GA-PLS）提取的特征波长作为最小二乘支持向量机（LS-SVM）的输入变量,先后建立苹果原醋中总酸、可溶性固形物的近红外定量模型,并与建立的偏最小二乘（PLS）模型结果进行比较。用决定系数（R2）、预测均方根误差（RMSEP）以及相对分析误差（RPD）对模型进行评价,确定最佳建模方法。结果表明,相比于PLS模型,总酸及可溶性固形物指标的LS-SVM定量模型的R2、RMSEP以及RPD值均有更好的表现,且在进行独立测试集验证时,LS-SVM模型的预测精度也明显优于PLS模型。说明遗传算法联合LS-SVM建立的定量模型有很高的准确度及稳定性,可以应用于苹果原醋总酸和可溶性固形物含量的快速检测。
引用
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