大米蛋白粉多组分含量近红外光谱快速检测

大米蛋白粉中蛋白质、脂肪和水分的含量是其品质评定的重要指标,应用近红外光谱方法检测大米蛋白粉多组分含量。采集244份大米蛋白粉样品光谱数据,经小波变换处理后建立极限学习机模型(ELM),并采用自适应算法对极限学习机的参数进行优化,提高了模型的精度和稳定性。结果显示,大米蛋白粉中蛋白质、脂肪和水分的预测集决定系数(R2)分别为0.9905、0.9643、0.9574,均方根误差(RMSEP)分别为0.3308、0.3766和0.1922,三种成分模型预测精度较偏最小二乘模型(PLS)平均提高33%。表明所提出的自适应ELM方法用于近红外光谱分析建模有较好的效果,为确定大米蛋白粉中各成分含量提供了一种无损快速检测新方法。