近紅外光譜結(jié)合變量優(yōu)選和GA-ELM模型的干制哈密大棗水分含量研究

王文霞， 馬本學(xué), 羅秀芝， 李小霞， 雷聲淵， 李玉潔， 孫靜濤

1. 石河子大學(xué)機(jī)械電氣工程學(xué)院， 新疆 石河子 832003 2. 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部西北農(nóng)業(yè)裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 新疆 石河子 832003 3. 石河子大學(xué)食品學(xué)院， 新疆 石河子 832003

引 言

哈密大棗是新疆特色優(yōu)勢果品， 個大肉厚， 外觀紫紅有光澤， 食之有藥香， 是上等的滋補(bǔ)食品和藥用食品[1]。 哈密大棗的鮮食期較短， 大量的鮮棗收獲后進(jìn)行干制， 將鮮棗的水分含量從70%降低到25%左右， 使其可溶性固形物的濃度達(dá)到微生物難以生存和利用的程度[2]， 以便貯藏和運(yùn)輸。 水分含量(MC)作為干制哈密大棗重要品質(zhì)參數(shù)之一， 干制過程中若含水量過少， 會使硬度增加， 口感變差； 若水分含量過高， 會使細(xì)菌容易繁殖， 在貯藏和運(yùn)輸過程中易腐爛變質(zhì)。 因此， 如何實(shí)現(xiàn)干制哈密大棗水分含量的快速、 無損檢測就顯得尤為重要。

近紅外光譜在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)定量分析領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用[3-6]。 由于光譜變量中含有大量冗余信息， 從全波長中提取出對模型有效的特征波長變量， 可以進(jìn)一步提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性[7]。 彭云發(fā)等[8]利用近紅外光譜結(jié)合遺傳算法(genetic algorithm， GA)， 對白熟期灰棗的總糖含量進(jìn)行預(yù)測， 建立的偏最小二乘(partial least squares， PLS)預(yù)測模型Rp達(dá)到0.9583； 胡曉男等[9]使用近紅外光譜結(jié)合無信息變量消除法(uninformative variable elimination， UVE)， 對晚熟期駿棗總酸進(jìn)行預(yù)測， 建立的PLS模型Rp為0.8778； 彭海根等[10]利用近紅外光譜結(jié)合聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法(synergy interval partial leset squares， si-PLS)， 對南疆灰棗進(jìn)行糖度預(yù)測， 建立的PLS預(yù)測模型， 相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.942； 以上研究主要以鮮棗為研究對象， 而對干制哈密大棗的研究卻鮮有報(bào)道。……