典型文献
基于衰减消去蜻蜓算法的小麦粉蛋白质近红外特征波长优选
文献摘要：
为优选小麦粉蛋白质近红外光谱特征波长,结合指数和线性衰减函数对单群蜻蜓算法(single-binary dragonfly algorithm,single-BDA)进行改进并提出一种衰减消去蜻蜓算法(attenuation elimination-BDA,AE-BDA).分别使用single-BDA和AE-BDA筛选160个小麦粉样本中蛋白质近红外光谱的波长,并用偏最小二乘回归法建立蛋白质定量分析模型评价波长选择效果.结果表明:与single-BDA相比,AE-BDA所选波长数量少、稳定性强,建立的模型预测效果最佳,模型最佳的预测决定系数为0.972 7,预测标准偏差为0.281 1.8次AE-BDA实验挑选出特征波长的平均数量为15.8个,占原始波长数的12.6％,其中有3个波长每次均被选中.经近红外光谱解析,各入选的波长均包含在小麦粉蛋白质及背景组分的主要吸收谱带范围内.AE-BDA能够以较高的计算效率从小麦粉近红外光谱中筛选出较少的特征波长建立蛋白质分析模型,提高了模型的预测精度和稳定性,可为近红外分析建模提供一种更加简便有效的波长优选方法.
文献关键词：
衰减消去蜻蜓算法;蛋白质;近红外光谱;波长选择
中图分类号：
作者姓名：
陈勇;吴彩娥;熊智新
作者机构：
南京林业大学轻工与食品学院,江苏南京 210037
文献出处：
引用格式：
[1]陈勇;吴彩娥;熊智新-.基于衰减消去蜻蜓算法的小麦粉蛋白质近红外特征波长优选)[J].食品科学,2022(14):219-225
A类：
衰减消去蜻蜓算法
B类：
小麦粉,红外特征,特征波长,近红外光谱,红外光谱特征,减函数,单群,single,binary,dragonfly,algorithm,BDA,attenuation,elimination,AE,偏最小二乘回归法,蛋白质定量,定量分析模型,模型评价,波长选择,决定系数,标准偏差,挑选出,平均数,选中,光谱解析,吸收谱带,计算效率,近红外分析,优选方法
AB值：
0.218065
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