近红外漫反射光谱法快速检测胶原肽粉中低聚肽含量

摘要：

目的 建立近红外漫反射光谱法(near infrared reflectance spectroscopy,NIRS)快速检测胶原肽粉核心功效成分低聚肽含量的分析方法.方法 基于径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)的方法,分析比较了多元散射校正(multiple scatter calibration,MSC)、标准正态变换(standard normal variation,SNV)的光谱预处理方法,分别结合了主成分分析(principal component analysis,PCA)、独立成分分析(independent component analysis,ICA)的方法提取特征信息,优化输入变量、扩展系数等参数,建立了低聚肽含量的检测模型,同时为了比较方法优劣,也建立了相应的偏最小二乘方法(partial least squares,PLS)模型.结果 非线性建模方法RBFNN比线性PLS方法模型效果更好,与常用的PCA-RBFNN模型相比,本研究采用的ICA-RBFNN模型结果更准确,模型独立验证集的相关系数R是0.87,预测标准偏差(root mean square error of predicition,RMSEP)是1.71％.结论 所建立的模型准确度高,适用于胶原肽粉低聚肽含量的快速高效分析.

关键词：近红外漫反射光谱法;低聚肽含量;径向基神经网络;主成分分析;独立成分分析

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资助基金：国家重点研发计划2018YFE0196600

在线出版日期：2022-02-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：457-462