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近红外光谱技术结合IDBO-SVR实时监测姜黄素逆流提取中多组分含量
来源:导入 阅读量: 25 发表时间: 2026-03-17
作者: 张恺琦,查丽,车鑫,王立红
关键词: 近红外光谱技术;支持向量回归;逆流提取;姜黄素;混合策略改进的蜣螂优化算法
摘要:

为实时监测逆流提取过程中多组分指标含量变化,以逆流提取的姜黄素类特征成分为实验对象,首先采集各提取点的近红外光谱数据,采用高效液相色谱(high performance liquid chromatography,HPLC)法测定目标组分的含量作为参考值,然后通过光谱预处理与变量筛选方法优化光谱数据,并分别采用混合策略改进的蜣螂优化算法(hybrid strategy improved dung beetle optimizer,IDBO)、人工蜂鸟优化算法和鲸鱼优化算法对支持向量回归(support vector regression,SVR)模型的关键参数进行优化。结果表明,IDBO-SVR的检测性能最优,其预测集决定系数R2p均大于0.93,寻优效率高。本研究构建的IDBO-SVR模型能在10 s内同步监测提取过程中多组分含量变化,相比传统HPLC法(单样品需40 min)分析效率大幅提升,该模型可实现姜黄素逆流提取过程的可视化监测,为提取过程的实时调控提供技术支撑,进而有效提升提取效率与产品质量稳定性。

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