摘要

为了实现对黄酒中总酚含量(TPC)及其抗氧化能力(TAC)的快速检测,探索了将傅立叶红外光谱技术应用于快速检测这两项重要指标的可行性。协同区间偏最小二乘算法(Si PLS)用于选出有效波长区间以提高模型的预测能力。支持向量机(SVM)和主成分分析(PCA)用来融合由Si PLS选出的中红外(ATR-IR)和近红外(FT-NIR)光谱的有效波段。实验结果表明基于Si PLS筛选的有效光谱变量而建立的偏最小二乘回归模型(PLS)的精度优于基于全光谱建立的经典PLS模型。基于ATR-IR建立的模型的效果略优于基于FT-NIR光谱建立的模型。此外,基于提取自ATR-IR合FT-NIR的有效区间而建立的SVM模型的预测能力要好于建立的PLS或Si PLS模型。因此,ATR-IR及FT-IR结合特征谱区筛选方法可以作为理化检测的替代手段实现对黄酒中的TAC和TPC的快速检测,同时基于两种光谱的融合技术可显著提高模型的预测精度。

  • 单位
    食品科学与技术国家重点实验室; 江南大学