基于近红外光谱技术的茶红酸汤质量快速无损评价

目的 应用近红外光谱技术(near infrared spectroscopy,NIRS)对茶红酸汤的质量进行快速无损评价。方法 收集3个质量等级的茶红酸汤样品并获得NIRS,应用9种预处理方法剔除部分噪声信息,再应用反向区间偏最小二乘法筛选特征光谱信息后进行主成分分析,最后应用人工神经网络方法(backpropagation artificial neural network,BP-ANN)建立茶红酸汤质量的NIRS预测模型。结果 最佳光谱预处理方法为多元散射校正+一阶导数;筛选出4个特征光谱区间,前3个主成分的累积贡献率为97.85%。当使用tanh传递函数建立BP-ANN-NIRS模型时预测结果最佳,交互验证均方根误差和决定系数分别为0.032和0.953,预测集均方根误差和决定系数分别为0.041和0.942,验证集样品的|预测偏差|小于0.08。结论 应用NIRS实现了茶红酸汤质量的快速准确评价,为茶红酸汤质量评价提供一种新的参考方法。