近红外光谱技术检测石榴汁中花色苷含量

赵武奇;乔瑶瑶;王晓琴;张清安

【摘 要】以不同产地的石榴汁样品为对象，对其近红外光谱数据进行预处理并通过小波变化处理提取光谱特征，采用遗传算法对支持向量机的三个参数进行优化，建立基于近红外光谱技术与支持向量机的石榴汁中花色苷含量检测模型。结果表明，模型对验证集的均方根误差为0．019766，决定系数为0．9992，模型预测性能良好。近红外光谱技术可用于石榴汁中花色苷含量的定量检测。%Pomegranate juices from different origins were served as the sample.Preprocessing method of near infrared spectroscopy data were determined and the feature were extracted by wavelet analysis.The three parameters of support vector machine (SVM)were optimized by genetic algorithms(GA).The model for determination of anthocyanin content in pomegranate juice by near infrared spectroscopy and support vector machine was established.The result showed that the model had the predication performance,the root mean square error of the validation and the determination coefficients were 0.019 766 and 0.999 2. Near-infrared spectroscopy technology could be used for the quantitative detection of anthocyanin content in pomegranate juice. 【期刊名称】《陕西师范大学学报（自然科学版）》 【年(卷),期】2015(000)002 【总页数】4页(P99-102)

【关键词】近红外光谱;石榴汁;花色苷;支持向量机 【作 者】赵武奇;乔瑶瑶;王晓琴;张清安

【作者单位】陕西师范大学 食品工程与营养科学学院，陕西 西安 710119;陕西师范大学 食品工程与营养科学学院，陕西 西安 710119;陕西师范大学 食品工程与营养科学学院，陕西 西安 710119;陕西师范大学 食品工程与营养科学学院，陕西 西安 710119 【正文语种】中 文 【中图分类】S665.4

石榴汁含有丰富的糖、酸、抗坏血酸、维生素B、果胶、单宁等营养物质[1]，是一种越来越受到消费者欢迎的高档饮品。石榴汁中花色苷是一种天然色素，具有消炎、抗癌、预防肥胖等生理功能[2-3]，在食品和化妆品等领域有很好的发展前景[4]，但石榴汁中花色苷受光照、pH值、氧气等因素影响较大，使其抗氧化性能下降[5-6]。花色苷决定石榴汁的色泽，是石榴汁的重要商品性状，是消费者判定其品质的重要外在标志[1]。目前花色苷的定量分析方法主要有单一pH法、pH示差法、差减法等[7]，这些方法都要用到化学试剂，繁琐又费时，因此寻求简便、经济而又有效的花色苷分析方法具有较实际的意义。近红外光谱(Near Infrared Spectroscopy,NIR)分析技术是一项高效、快速、无损、绿色的定性定量分析技术，已广泛应用于石油化工、农业、制药、食品、烟草工业、生命科学以及环境保护等领域[8]。近年来，在果汁近红外光谱无损检测方面，已开展了月桂果汁酸度[9] 、橙汁柠檬酸[10]、杨梅酸度[11]、苹果汁可溶性固形物[12]、红葡萄浆中总花色苷[13]等研究。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是根据统计学理论提出的一类新型机器学习方法，能够较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极

小点等众多实际问题[14]。但支持向量机在实际应用中，三个参数的选取没有统一的理论和方法，目前常用的方法实质都是优化搜索的一种过程。遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是以自然选择和遗传理论为基础，将生物进化过程中适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合的高效全局寻优搜索算法[15]，用于支持向量机模型的参数选择是可行的[16]。文献[17]研究了石榴果实中花色苷的近红外检测技术，本文在此基础上使用遗传算法优化支持向量机的参数，建立石榴汁中花色苷含量检测的支持向量机模型，为石榴汁工业化生产过程中品质控制提供基础。

从石榴园、超市采购不同地区的石榴，进行筛选整理后冷藏保存，原产地包括陕西临潼、四川会理、云南蒙自及新疆和田等国内重要石榴产区。T22型可见分光光度计:上海光谱仪器有限公司；TDLS0—2B台式离心机:上海安亭科学仪器厂；InfraXact多功能近红外光谱仪:瑞典福斯公司。

将石榴洗净，剥皮，榨汁，用两层纱布过滤，将过滤后的石榴汁于1 500 r/min，离心10 min，获得石榴汁96个样品。测量时，将石榴汁样品置于浆状杯中，光谱数据间隔为2 nm，每个样品重复扫描30次，通过计算机运行InfraXact光谱仪自带的ISIscan软件，获取石榴的光谱数据并存储。 石榴汁花色苷含量用pH示差法[8]测定。

利用马氏距离剔除异常样品:马氏距离超过3.0的被视为异常样品,均被剔除。将剔除异常样品后的样品按样品序号,采用随机法分成定标集和验证集。

利用WinISI 定标软件，对采集的光谱数据进行预处理后建立局部最小二乘法回归模型，以决定系数(R2)和交叉验证误差(SECV)为目标确定最佳的预处理方法。光谱数据预处理方式包括散射校正处理、导数处理和平滑处理。

1.6.1 光谱数据特征的提取 用rbio 3.5小波基函数对预处理后的光谱分别进行1—4级处理，提取相应的近似系数作为原始数据的特征矩阵，用以建立支持向

量机模型，相关计算采用Matlab 7.0 软件编程实现。

1.6.2 遗传算法优化支持向量机模型的参数 将上述提取的近似系数作为输入，石榴汁的花色苷作为输出建立支持向量机模型，以模型对定标集预测的均方根误差(MSE)为适应度函数，径向基函数作为支持向量机的核函数，利用遗传算法优化支持向量机中惩罚因子c、核函数g及不敏感损失函数p 3个参数，得出石榴汁中花色苷含量预测的支持向量机模型。遗传优化时群体规模为10，终止条件采用最大进化代数k与最优个体适应值连续保持不变的最大遗传代数Gp相结合的准则，k取100，Gp取10。遗传算法、支持向量机模型算法及相关计算均采用Matlab 7.0 软件编程实现。

1.6.3 模型的验证 用1.6.2建立的支持向量机模型对验证集预测，以相关系数和均方误差为指标检验模型的预测能力。

96个样本中共有2个样本马氏距离超过3.0，作为异常样本被剔除。表1为样本集划分结果，可以看出定标集与验证集的分布比较均匀、合理，具有较好的代表性。验证集样本也都被包容在校正集的空间内，满足建立近红外分析模型的要求。 表2为不同预处理方法对建模效果的影响，表中数学处理方法中第一位数字表示求导的阶数，第二位数字表示做导数处理计算所采用的光谱点间隔数，第三位数字表示平滑处理的间隔点数，第四位数字表示二次平滑处理的间隔数.可以看出，对光谱数据不进行散射处理和数学处理为0011时，RSQ 最大，SECV最小，即对光谱数据不进行任何处理时效果最好。

小波变换可把原光谱按不同的分辨率分解成一系列不同频率的块信号，使原光谱每一个波长点的各频率分量一目了然，分解得到的小波系数是原分析信号的主要特征参数，因此可以代表原分析信号的主要特征.用rbio 3.5小波基函数对石榴汁光谱进行不同级数的分解，其各级近似集的建模效果如表3所示。可以看出，用2级分解的近似集建立的模型对定标集的均方根误差(MSE)最小，决定系数R2最大。

因此选用二级小波分解得到的近似集作为支持向量机的输入向量进行建模。 遗传算法的优化过程见图1，当遗传代数为100时，满足终止条件，此时适应度最小，为0.110 67。得出支持向量机的3个参数值分别为惩罚因子c=5.530 2、核函数g=1.000 1和不敏感损失函数p=0.010 062。 建立的模型对验证集的预测结果如表4所示，其相关性见图2。

可以看出，预测值与实际值绝对误差的绝对值为0.874 2～1.073 0，预测均方根误差为0.019 766, 决定系数0.999 2，相关系数为0.999 5，相关性达到极显著水平(P<0.01).同时进行显著性t检验，查t分布表，当显著性水平α =0.05，自由度f=18 时，t0.05,18=2.101，|t|=0.2699< t0.05,18，表明两种方法测试花色苷含量的结果没有显著性差异，近红外品质分析仪测定的结果准确可靠。

通过小波变化处理提取石榴汁近红外光谱数据的特征,减少了建模的变量数；采用遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)的3个参数进行优化，建立的基于近红外光谱技术与支持向量机的石榴汁中花色苷含量检测模型对验证集的均方根误差为0.019 766，决定系数为0.999 2，模型预测性能良好。近红外光谱技术可用于石榴汁中花色苷含量的定量检测。

第一作者： 徐晓燕，女，硕士，主要研究方向为植物生理。E-mail:**********************.edu.cn. 【相关文献】

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