文章摘要:应用近红外光谱（near infrared spectroscopy,NIRS）技术结合多种算法对远安黄茶品质开展快速无损评价。首先通过扫描获得远安黄茶90个样品的近红外光谱,再利用11种不同方法对光谱进行预处理,剔除部分噪声信息,然后应用反向区间偏最小二乘法（backward interval partial least squares,Bi-PLS）筛选反映样品品质的特征光谱区间,应用遗传算法（genetic algorithm,GA）精准提取特征光谱波长,建立了5种黄茶品质预测模型,最后对光谱官能团信息进行解析。结果表明,最佳光谱预处理方法为多元散射校正,Bi-PLS筛选出的特征光谱区间主要为9 003.2～7 497.9 cm^-1、6 101.7～5 449.8 cm^-1和4 601.3～4 246.5 cm^-1,GA筛选出75个特征光谱波长,建立的Bi-GA-PLS组合模型具有最佳的稳健性,可准确地预测远安黄茶样品外部品质分数（R²=0.951,RMSEP=1.57,RPD=5.27）,初步实现了远安黄茶品质的快速、准确预测。光谱信息解析结果显示,45个光谱波长反映-CH_x、C=O和-NH_x官能团信息,代表单糖、咖啡碱、茶氨酸和游离蛋白质等内含成分物质,30个光谱波长反映O-H、酰胺键以及C-H和C-C伸缩的组合频信息,代表木质素、淀粉、纤维素等多糖内含成分物质。

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