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—— 中国食品杂志社
针对传统化学方法测定黄水酸度存在费时费力的困境，利用近红外光谱技术和偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）算法实现发酵过程黄水酸度的快速无损检测。采用Savitzky-Golay卷积平滑对黄水原始光谱进行预处理削弱噪声影响后，为简化模型和提高预测性能，采用波段和波点筛选方法联合筛选黄水光谱特征波数。先通过区间偏最小二乘（interval partial least squares，iPLS）、联合区间偏最小二乘、反向区间偏最小二乘3 种波段筛选方法对黄水酸度特征区间进行初步定位，然后引入多目标优化思想，使用基于混沌初始化和自适应变异算子改进的非支配排序遗传算法III（improved non-dominated sorting genetic algorithm III，iNSGA-III）进行二次波点筛选。结果表明，基于iPLS-iNSGA-III筛选的70 个特征波数的建立的PLSR模型对黄水酸度预测效果最佳，相较于原始全光谱建模，决定系数R2p从0.757 6提升到0.930 9，预测均方根误差从0.825 0 mmol/100 g降低到0.439 4 mmol/100 g。该研究为白酒发酵副产物黄水酸度的快速、无损检测提供理论参考。
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