模拟退火算法用于食醋总酸含量近红外光谱模型的波数点优选

？为优选食醋总酸对应的特征波长并提高模型的预测精度，采用模拟退火算法优化窗口宽度和特征波数点，并结合偏最小二乘法建立食醋总酸光谱模型。在全国范围内收集90个不同品牌的食醋样本，用近红外光谱仪采集近红外光谱数据(波数4000～10000cm-1)和常规理化分析方法检测总酸含量。采用模拟退火算法共优选出17个总酸特征波数点，结合样本总酸含量建立偏最小二乘光谱模型，模型对应的预测集相关系数为0.9210，优于全光谱偏最小二乘法和区间偏最小二乘法对应的预测效果。结果表明，近红外光谱技术结合模拟退火算法能够快速预测食醋中总酸含量。