Optimization of Characteristic Wavelengths in Prediction of Lycopene in Tomatoes Using Near‐Infrared Spectroscopy

偏最小二乘回归 番茄红素 数学 均方误差 稳健性(进化) 变量消去 近红外光谱 回归分析 统计 相关系数 线性回归 决定系数 化学 计算机科学 人工智能 光学 类胡萝卜素 物理 食品科学 生物化学 推论 基因
作者
Tianhua Li,Chongzhe Zhong,Lou Wei,Min Wei,Jialin Hou
出处
期刊:Journal of Food Process Engineering [Wiley]
卷期号:40 (1) 被引量:11
标识
DOI:10.1111/jfpe.12266
摘要

Abstract To improve the predictive ability and robustness of the near‐infrared correction model and to simplify the model, the backward interval partial least squares, the synergy interval partial least squares, the uninformative variable elimination partial least squares and the genetic algorithm partial least square ( GA‐PLS ) methods were used to select the characteristic wavelengths in the prediction of lycopene in tomatoes. The optimal characteristic variables and regression model were determined by the model evaluation parameters. The best model was set up using the GA‐PLS method. Compared with the model based on the full spectra, the variables used were reduced from 1,816 to 142, the correlation coefficient increased from 0.7104 to 0.9072, the root mean square errors of cross‐validation and prediction decreased from 21.58 to 8.76 and from 22.03 to 8.93, respectively. The experimental results showed that the use of GA‐PLS method, in the selection of characteristic variables of tomato lycopene, could effectively reduce the number of variables, decrease model complexity and improve the predictive precision. Practical Applications Using near‐infrared spectroscopy could quickly detect the lycopene contents of tomatoes. By extracting spectra characteristic wavelengths, it could reduce the irrelevant information variables and improve the accuracy of measurement of lycopene in tomatoes.
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