基于相关系数法与遗传算法的啤酒酒精度近红外光谱分析

摘要：

以啤酒的酒精度的快速检测为研究对象,针对采用偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)法建立近红外光谱预测模型时波长筛选问题,提出将相关系数法与遗传算法(Genetic Algorithms,GA)相结合提取光谱有效信息,提高预测模型的精度的方法.结果表明:该方法应用于啤酒酒精度近红外光谱检测中,吸收光谱和一阶导数光谱的预测建模的波长个数分别减少了83%、82%,预测平均相对误差分别降低了0.42%、0.64%,不仅简化、优化了模型,而且增强了预测建模型的预测能力,是一种采用PLS法建立预测模型前行之有效的降低和优选波长的方法.

关键词：近红外光谱、遗传算法、偏最小二乘法、啤酒、酒精度

所属期刊栏目：21

分类号：O657.33(分析化学)

资助基金：江苏省博士后科学基金

在线出版日期：2005-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：99-102