近红外光谱结合ELM和GA-PLS预测普洱茶茶多酚含量

"本文主要探讨了利用近红外光谱技术和机器学习算法来检测普洱茶中的茶多酚含量。文章采用遗传偏最小二乘法（GA-PLS）筛选特征波数点，再通过主成分分析（PCA）进一步降低数据维度。接着，建立了基于极限学习机（ELM）的预测模型，该模型在13个隐含层神经元和Sigmoidal函数激励下，以第1、第2主成分为输入，对茶多酚含量进行预测。模型的预测性能通过交互验证均方根误差（RMSE）、预测集均方根误差和预测集相关系数（R2）进行了评估，结果显示其预测效果优于传统全光谱偏最小二乘模型和遗传偏最小二乘模型。" 在本研究中，近红外光谱技术是核心工具，它利用光与物质相互作用的原理，通过对普洱茶的近红外光谱进行分析，获取茶叶内部的化学信息。这种非破坏性的检测方法能够快速无损地获取样品的多种成分信息，无需复杂的预处理步骤。 遗传偏最小二乘法（GA-PLS）是一种结合遗传算法与偏最小二乘回归的优化技术，用于在大量光谱数据中选择最能反映茶多酚含量的特征波数点。这种方法能够减少冗余信息，提高模型的解释能力和预测准确性。 极限学习机（ELM）是一种高效的单隐藏层前馈神经网络学习算法，其优点在于训练速度快，且能处理高维非线性问题。在本研究中，ELM模型采用Sigmoidal函数作为隐含层神经元的激活函数，这种函数具有良好的非线性拟合能力，能够适应茶多酚含量与光谱信号之间的复杂关系。通过优化的神经元数量（13个），ELM模型构建了一个精确的预测框架。 通过对比不同模型的预测性能，研究发现ELM模型的预测效果显著优于传统的全光谱偏最小二乘模型和遗传偏最小二乘模型，这表明近红外光谱结合ELM和GA-PLS算法是一种有效的方法，可用于监测和控制普洱茶的质量，特别是对于茶多酚这一关键健康成分的定量分析。这一研究结果对于茶叶产业的质量控制和标准化生产具有重要意义，也为其他食品和农产品的成分检测提供了新的思路和技术支持。