近红外光谱结合蚁群算法检测花茶花青素含量

摘要

花青素是花茶中的主要质量指标,为了快速准确的检测花茶中花青素的含量,提出一种基于蚁群算法(ACO)结合区间偏最小二乘法(iPLS)的近红外光谱检测方法.原始近红外光谱经过预处理采用ACO-iPLS优选花青素含量对应的特征子区间.当全光谱划分为12个子区间时,ACO-iPLS优选出第1,9,10共3个子区间,在此基础上建立的近红外光谱模型最佳.模型对校正集和预测集相关系数分别为0.901 3和0.864 2;交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.160 0 mg·g-1和0.202 0 mg·g-1.研究结果表明:与常规的iPLS相比,ACO-iPLS不但可以有效选择近红外光谱特征谱区,而且建立的模型具有更高的精度和鲁棒性.