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—— 中国食品杂志社
模拟退火算法（simulated annealing algorithm，SAA）是一种随机搜索、全局优化算法，为提高近红外光谱检测面粉品质模型的准确度与稳健性，实验提出基于SAA优化波长，再结合偏最小二乘（partial least squares，PLS）法建模预测的定量模型，并对SAA中冷却进度表参数设置进行对比分析。实验依据面粉中灰分含量梯度，随机选取126 份样本的近红外光谱建立SAA-PLS模型。结果发现，SAA从2 074 个波数优选出70 个波数，结合PLS建立的定量模型相关系数为0.976 0，交互验证均方根误差（root mean square error of cross validation，RMSECV）为0.022，预测均方根误差（root mean square error of prediction，RMSEP）为0.030 1，全谱建立的PLS模型相关系数为0.778 5，RMSECV为0.066 6，RMSEP为0.076 8。结果表明，基于SAA优化特征谱区，建立灰分定量模型是可行的，且准确度与稳健性明显优于全谱定量分析模型。
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