优化茶多酚近红外光谱定量分析模型

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1、第27卷第5期计算机与应用化学V01．27．No．52010年5月28ElCompute~andAppliedChemistryMay，2010优化茶多酚近红外光谱定量分析模型王毅，陈斌，叶静，颜辉，胡永光(1．江苏大学食品与生物工程学院，江苏，镇江，212013；2．江苏科技大学生物与环境工程学院，江苏，镇江，212018；3．现代农业装备与技术教育部重点实验室(江苏大学)，江苏大学江苏省现代农业装备与技术重点实验室，江苏，镇江，212013)摘要：茶叶中茶多酚作为茶叶品质检测中常规检测成分之一，目前的常规检测方法的缺点是费时、费力，

2、成本较高，因此本研究利用近红外光谱分析技术对茶叶中茶多酚含量快速无损检测具有很高的实用价值。为了提高近红外光谱茶多酚预测模型的精度，利用小波消噪预处理茶叶近红外光谱，滤去其中的噪声信息。再用区间偏最小二乘法(iPLS)与遗传算法(GA)相结合的PLS波长筛选法iPLS—GA建立茶多酚的预测模型：用iPLS预测前，先将整个光谱划分为4O个子区间，选择交互验证均方根误差RMSECV值低于全光谱区间的第25和34子区间的组合为信息区间，共166个波数点，然后用GA全局优化组合这166个波数点，最终共有18个波数点用于建立茶多酚模型。结果表明，

3、用小波消噪和iPLS．GA建立的茶多酚模型的预测相关系数尺c和校正均方根误差RMSEC分别为0．9648和2．14；预测相关系数却和预测均方根误差RMSEP；分别为0．9587和2．22。均比其它模型好。建模数据量从3320个减少到l8个，使模型得以简化。关键词：茶多酚；近红外；小波消噪；区间偏最小二乘法；遗传算法中图分类号：0657．33文献标识码：A文章编号：1001-4160(2010)05-686-6901引言计，并非最优选择。经典的数学优化法未考虑光谱数据连续相关性的特点，用优选出的波长点建模，稳健性较差。光谱在食品和农产品的

4、品质分析方面，近红外光谱分析技术数据的连续相关性是指人选的波长点具有高信息量，其邻域由于具有快速、稳定、准确、低成本等优点，即将代替许多常内的波长点也具有较高信息量，但将这些高信息量的波长点规理化分析手段，是分析化学和分析仪器应用中最受重视的都引进模型，又有一定的数据冗余之弊。方法之一。国内外学者纷纷利用近红外光谱定性和定近年来遗传算法(GA)用于波长选择的研究逐步深入，量分析了茶叶的品质，以便设计出新的快速检测茶叶品应用也广。为避免搜索空间过大而影响寻优效果，常要求原质的方法，适应社会的需要。始波长点数不超过200。近红外谱区为(78

5、0—2526)nm，近红外光谱除样品信息外，还包含其他无关信息和噪波长点可达几千个，不宜直接采用GA选择J。本研究拟先声。近红外分析通常在建模前进行选择波长，能够剔除与分用iPLS定位出若干信息区间，再用GA从中选出波长点，最析性质无关或呈非线性关系的波长点，提高分析精度，简化后构建偏最小二乘(PLS)预测模型。把这种区间偏最小二分析模型。实质上，选择波长是搜寻波长点，即建模变量的乘法(iPLS)与遗传算法(GA)相结合的PLS建模波长筛选最优组合，使所建模型的误差最小。常用方法有：专家选择，法，称为iPLS—GA。检测茶叶中茶多酚的含

6、量，表明该法所即凭借专家的经验选定；数学优化选择法，从组合优化出发建模型预测精度高，稳健性良好。有模拟退火、禁忌搜索和遗传算法等；有效信息区间定2基本原理位法，分别考察所划分的各波长区间，从中挑选较优者，其中包含适于建模的有效信息，称为信息区问(informationre—2．1用小波消噪预处理数据gion)，主要有区间偏最小二乘(iPLS)，移动窗口偏最小二乘小波阈值法消噪是建立在小波多尺度分解的基础(MWPLS)等Ⅲ。上述方法各有优缺点，后两类可自动选上，其原理是因为噪声和光谱信号的频率不同分布，用小波择，无需领域专家介入。但是区间

7、定位法往往只是粗略估变换把它们分解，然后在不同的频率上设定阈值，过滤掉高收稿日期：2009-05-07；修回日期：2009-07．30基金资助：“十一五”国家科技支撑计划项目(2006BAD11A13)，镇江市2007年农业科技项目(NY2007038)，江苏大学博士创新基金项目和现代农业装备与技术重点实验室开放基金项目(NZ200602)．作者简介：王毅(1983一)，男，山东平度人，硕士研究生，农产品加工及储藏工程专业，研究方向：农产品(食品)近红外无损检测研究；陈斌(196O一)，男，江苏镇江人，教授，博士生导师，主要从事光谱分析

8、和农产品(食品)无损检测技术研究．2010，27(5)王毅，等：优化茶多酚近红外光谱定量分析模型频噪声，其流程如图1所示。信iginalsignaHhold“operatHutput信sig甘nalFig．