模拟退火算法用于食醋总酸含量近红外光谱模型的波数点优选

摘要

为优选食醋总酸对应的特征波长并提高模型的预测精度,采用模拟退火算法优化窗口宽度和特征波数点,并结合偏最小二乘法建立食醋总酸光谱模型.在全国范围内收集90个不同品牌的食醋样本,用近红外光谱仪采集近红外光谱数据(波数4000～1000cm-1)和常规理化分析方法检测总酸含量.采用模拟退火算法共优选出17个总酸特征波数点,结合样本总酸含量建立偏最小二乘光谱模型,模型对应的预测集相关系数为0.9210,优于全光谱偏最小二乘法和区间偏最小二乘法对应的预测效果.结果表明,近红外光谱技术结合模拟退火算法能够快速预测食醋中总酸含量.