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—— 中国食品杂志社
为优选小麦粉蛋白质近红外建模校正集，在传统K/S（Kennard/Stone）方法划分的初始校正集基础上采用二进制蜻蜓算法（binary dragonfly algorithm，BDA）挑选代表性样品，建立小麦粉蛋白质含量偏最小二乘回归（partial least square regression，PLSR）模型，并用预测集检验评估模型的稳定性及预测性能。结果表明：BDA挑选出的最佳校正集样品数量为30 个，所建模型的预测决定系数（Rp2）为0.956 4，预测标准偏差（root mean square errors of prediction，RMSEP）为0.278 1，与传统K/S划分的100 个初始校正集的建模效果（Rp2：0.938 8，RMSEP：0.329 4）相比，Rp2提高了1.87%，RMSEP降低了15.57%。10 次BDA实验优选出校正集的平均数量为30.2 个，且所建10 个模型蛋白质含量预测效果均优于初始校正集建模。综上，BDA算法可以优选出数量少、具有代表性的校正集样品，建立的小麦粉蛋白质PLSR模型稳定性好、预测精度高，可为小麦粉品质近红外检测分析提供一种高效的校正集优选方法。
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