遗传算法优化的脐橙SSC检测：可见/近红外光谱与GA-PLS模型

本文主要探讨了基于遗传算法的脐橙可溶性固形物（SSC）的可见/近红外光谱无损检测技术。作者利用可见/近红外光谱仪采集脐橙的光谱数据，该光谱范围覆盖350至1800纳米。通过将光谱划分为15个区间，并采用遗传偏最小二乘法（GA-PLS）进行分析，作者成功地选择了5个关键的光谱区间，包括波段446个，具体波长范围为554-643nm、1000-1088nm、1089-1177nm、1445-1533nm和1623-1711nm。这些选定的光谱区间有助于构建出预测脐橙SSC含量的高效模型。 在模型验证过程中，结果显示最佳预测的相关系数达到了0.9132，这意味着模型具有较高的预测准确性，而均方根误差为1.2579，进一步证实了模型的稳健性。值得注意的是，使用GA-PLS方法优化的可见/近红外特征光谱区域显著提升了模型的精度，并使得模型结构更为简洁，有利于实际应用中的快速和精确检测。 这一研究对于柑橘类水果产业具有重要意义，因为它提供了一种非破坏性的方法来测量可溶性固形物含量，这对于食品质量控制、生产过程监控以及市场评估等方面都具有潜在价值。同时，遗传算法的应用展示了在优化复杂问题时的灵活性和有效性，这在其他领域，如材料科学、环境监测或生物医学等，也可能有类似的应用前景。 关键词：光谱学，遗传算法，偏最小二乘法，可溶性固形物，脐橙。文章的研究成果被归类于光学技术（O436）和近红外光谱分析（063.403.065.50），并将对相关领域的科研人员和技术人员提供有益参考。