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—— 中国食品杂志社
为实现对天麻中天麻素和对羟基苯甲醇含量的快速、无损检测，以云南昭通乌天麻为实验对象，采集900～1 700 nm波长范围内的光谱数据。首先，采用卷积平滑和标准正态变量变换进行光谱数据预处理，其次通过竞争性自适应重加权采样法（competitive adapative reweighted sampling，CARS）与迭代保留信息变量算法进行特征波长的提取，根据基于特征波长建立最小二乘支持向量回归（least squares support vector machine，LSSVR）模型的结果，选择最佳特征波长提取方法。为了提高模型的准确率，本研究引入人工兔智能算法对LSSVR中的正则化参数γ和核函数密度σ2进行优化，并与粒子群优化算法（particle swarm optimization，PSO）、灰狼优化算法（grey wolf optimizer，GWO）进行对比，评估人工兔优化算法（artificial rabbits optimization，ARO）的优越性。结果表明，ARO算法在寻优速度、寻优能力上优于PSO、GWO；天麻素、对羟基苯甲醇的最佳预测模型均为CARS-ARO-LSSVR，其R2p分别为0.969 6和0.957 7，预测均方根误差分别为0.014和0.020。综上，近红外光谱可用于天麻中有效成分的定量检测，本研究可为天麻快速检测装置的研发提供理论依据。
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