FTIR结合ELM对黑果腺肋花楸黄酮、多糖含量快速预测

黑果腺肋花楸是继蓝莓后的又一小浆果，因其黄酮含量高于蓝莓受到关注，已获进入新资源食品名单，并在饮料行业中使用。黑果腺肋花楸黄酮、多糖是其果汁及果渣中的主要生物活性成分，也是影响其品质的重要因素。以中红外光谱技术结合化学计量学方法对黑果腺肋花楸黄酮、多糖含量进行预测，为建立简便、快捷的黑果腺肋花楸产品质量检测方法提供基础。采集15个产区共750份黑果腺肋花楸红外光谱数据，测量每份样品黄酮、多糖含量，采用K-S样本划分法按4∶1的比例将样本划分为校正集和验证集，并对分组后的光谱信息进行多元散射校正(MSC)、标准正态化(SNV)、平滑(SG)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)等光谱预处理，与原始光谱进行极限学习机(ELM)建模预测效果对比，确定最佳光谱预处理方法。采用竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)进行黑果腺肋花楸黄酮、多糖特征光谱波段选取，将2种方法选取的光谱数据结合偏最小二乘回归法(PLS)、极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)进行建模对比，选出预测效果最佳的算法模型。结果表明，7种光谱预处理方法中，MSC对原始光谱的处理效果最佳，在此处理下黄酮含量预...