近紅外光譜技術(shù)結(jié)合遺傳算法用于蘋果醋總酸定量分析

李子文，熊雅婷，張海紅，李宗朋，王健，馮斯雯，熊賢平，尹建軍

1(寧夏大學　農(nóng)學院食品科學系，寧夏 銀川，750021)2(中國食品發(fā)酵工業(yè)研究院，北京，100015) 3(天地壹號飲料股份有限公司，廣東 江門，529000)4(華南理工大學 輕工與食品學院，廣東 廣州，510640)

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近紅外光譜技術(shù)結(jié)合遺傳算法用于蘋果醋總酸定量分析

李子文1,2，熊雅婷2，張海紅1*，李宗朋2，王健2，馮斯雯2，熊賢平3,4，尹建軍2

1(寧夏大學農(nóng)學院食品科學系，寧夏 銀川，750021)2(中國食品發(fā)酵工業(yè)研究院，北京，100015) 3(天地壹號飲料股份有限公司，廣東 江門，529000)4(華南理工大學 輕工與食品學院，廣東 廣州，510640)

利用近紅外光譜法對蘋果醋中的總酸含量進行定量分析，通過PLS法建立蘋果醋總酸定量分析模型，同時采用間隔偏最小二乘法(iPLS)、后向間隔偏最小二乘法(BiPLS)和組合間隔偏最小二乘法(SiPLS)以及遺傳偏最小二乘法(GA-PLS)對整個譜區(qū)進行光譜特征波段篩選。用決定系數(shù)(R2)、校正標準偏差(RMSEC)、預測標準偏差(RMSEP)以及最佳主因子數(shù)對模型進行評價，確定最佳建模方法。結(jié)果表明：進行特征波段篩選能夠?qū)δＰ推鸬絻?yōu)化作用，并提高模型運算速度，其中GA-BiPLS及GA-SiPLS優(yōu)化效果最為明顯，在極大減少蘋果醋總酸建模變量的同時，模型的R2分別達到0.989和0.986，RMSEP分別為0.042和0.044，有效地提高了模型的穩(wěn)定性與準確度，表明了遺傳算法在果醋品質(zhì)分析方面的巨大潛力。

蘋果醋；近紅外光譜技術(shù)；定量分析；波段篩選；遺傳算法

蘋果醋是蘋果深加工的一個重要方向，它是以蘋果、蘋果汁等為原料，經(jīng)酒精發(fā)酵、醋酸發(fā)酵釀制而成的一種營養(yǎng)豐富、風味優(yōu)良的酸性保健調(diào)味品。因其用途廣泛、功效卓越，已經(jīng)成為果醋家族中的重要一員[1]。但是，目前果醋市場較為混亂，一些不法商家使用所謂的“三精一水”(香精、糖精、醋精)勾兌來進行果醋生產(chǎn)，嚴重影響了果醋行業(yè)的良性發(fā)展，長期飲用還會對消費者的健康造成危害。蘋果醋品質(zhì)與其內(nèi)部理化指標密切相關(guān)，其中總酸含量是衡量蘋果醋品質(zhì)的重要指標之一。目前，國家標準所規(guī)定的測量方法為化學滴定法，整個檢測過程復雜耗時，且對檢測人員的技術(shù)水平要求較高，不能滿足蘋果醋品質(zhì)快速檢測的要求。

近紅外光譜分析技術(shù)作為一種快速無損的檢測技術(shù)，具有無需樣品前處理，分析效率高，操作簡單等優(yōu)點[2]，近年來在食醋果醋安全檢測等方面得到了廣泛應用：郝勇等[3]采用近紅外光譜分析技術(shù)對食醋中的總酸和還原糖進行快速定量分析，為食醋品質(zhì)的檢測提供了技術(shù)支持。黃曉瑋等[4]利用不同偏最小二乘法對食醋中總酸含量進行了快速檢測，且比較了各算法對模型建立的影響。王莉等[5]應用最小二乘支持向量機分析方法建立了果醋糖度快速檢測模型。以上研究均表明了近紅外光譜技術(shù)在食醋、果醋品質(zhì)控制，成分分析中的巨大潛力，但目前對于蘋果醋總酸指標的近紅外分析研究仍較少，且未對模型進行深入優(yōu)化。

本文擬對蘋果醋中的重要品質(zhì)指標——總酸進行快速無損分析，采用間隔偏最小二乘法(iPLS)、后向間隔偏最小二乘法(BiPLS)和組合間隔偏最小二乘法(SiPLS)，以及遺傳偏最小二乘法(GA-PLS)對整個譜區(qū)進行光譜波段篩選。比較分析各種光譜波段篩選方法對蘋果醋總酸預測模型的影響，降低模型的復雜程度，提高模型精度及運算速度。

1　材料與方法

1.1儀器設備

實驗使用QC-leader傅里葉變換近紅外光譜儀(北京中安信達科技有限公司)。光譜儀光源為鹵鎢燈，檢測器為溫控InGaAs，配有固體測量池及透反射蓋。光譜范圍為10 000～4 000cm-1，分辨率為8cm-1，掃描次數(shù)為32次；利用配套軟件NIRWareOperator采集蘋果醋樣品的近紅外光譜信息。

1.2材料

本試驗所用蘋果醋樣品共227個，由廣東天地壹號飲料有限公司提供，采用透反射方式掃描采集蘋果醋的近紅外光譜，標準正態(tài)變量變換(SNV)方法對光譜進行預處理。蘋果醋總酸值根據(jù)GBT12456—2008《食品中總酸的測定》，采用NaOH酸堿滴定法測定。

1.3實驗方法

1.3.1校正集與驗證集的劃分

在剔除掉3個異常點的基礎(chǔ)上，隨機保留50個蘋果醋樣本作為獨立測試集，以3∶1的比例對剩余174個樣本進行樣本集和驗證集劃分。本實驗采取Kennard-Stone(K-S)法[6]進行樣本集劃分。最終選擇了校正集樣本129個，驗證集樣本45個。校正集與驗證集的總酸值統(tǒng)計如表1所示。

表1　校正集與驗證集統(tǒng)計結(jié)果

1.3.2光譜變量選擇

遺傳偏最小二乘法GAPLS[7-8]是以生物進化論為基礎(chǔ)，模擬生物界物種競爭選擇的進化機制而建立的一種優(yōu)化方法，以適應度函數(shù)為依據(jù)，通過對群體中個體施加遺傳操作來實現(xiàn)群體的迭代優(yōu)化。但當變量數(shù)較多時，運行GAPLS可能會導致過擬合的風險[9]，因此本實驗先采用iPLS[9-10]、BiPLS[11]及SiPLS[12]法對全光譜1501個變量進行預選擇，再結(jié)合GAPLS優(yōu)化建模變量，最終構(gòu)建定量預測模型。

1.3.3數(shù)據(jù)處理與分析

IPLS、BiPLS、SiPLS、GaPLS等程序均在MATLAB環(huán)境下運行，偏最小二乘計算應用UnscramblerX10.3光譜分析軟件(挪威CAMO公司)實現(xiàn)，模型的精確度與穩(wěn)定性通過決定系數(shù)R2、校正標準偏差RMSEC、預測標準偏差RMSEP來評價，R2越接近1，RMSEP越接近0，RMSEC與RMSEP越接近，表明模型效果越好[13]。

2　結(jié)果與討論

2.1光譜波段優(yōu)選

2.1.1間隔偏最小二乘波段選擇法(intervalPLS，iPLS)

考慮到區(qū)間分割數(shù)對選擇結(jié)果及模型的影響，將蘋果醋全光譜數(shù)據(jù)共1 501個波數(shù)點等分為k個子區(qū)間(k=10～40，間隔5)，在每種分割情況下用間隔偏最小二乘法(iPLS)進行處理。當分割數(shù)為30時，iPLS所得RMSECV值最小為0.046，處理結(jié)果如圖1所示。其中，縱坐標代表各波段交叉驗證均方差(RMSECV)，而虛線則表示全光譜區(qū)建模時的RMSECV值[14]。從圖1中可以看出第2、3、10和11個區(qū)間上的偏最小二乘模型的RMSECV值比全譜模型的RMSECV值小，因此本實驗選擇位于虛線以下的此四個波段進行建模，所對應的信息區(qū)間分別是4 196～4 596、5 800～6 196cm-1。

圖1　各區(qū)間模型的RMSECV值與全譜模型的RMSECV值比較圖Fig.1　Comparison of interval model’s and full spectrum’s RMSECV

2.1.2后向間隔偏最小二乘波段選擇法(backwardintervalPLS,BiPLS)

將整條光譜分為k個子區(qū)間(k=10～40，間隔5)，在每種分割情況下運行BiPLS程序，采用留一法來計算RMSECV值。當分割數(shù)為15時，BiPLS所得RMSECV值最小為0.040 7，如表2所示。入選子區(qū)間為[2 12 14 13 6]，所對應的信息區(qū)間分別是4 400～4 796cm-1、6 000～6 396cm-1和8 396～9 596cm-1，BiPLS共選擇了500個波長點，占全譜的33.3%。

表2　15個區(qū)間數(shù)的BiPLS優(yōu)化結(jié)果

2.1.3組合間隔偏最小二乘波段選擇法(synergyintervalPLS,BiPLS)

在使用SiPLS法進行波段選擇時，不同的子區(qū)間數(shù)也會對選擇結(jié)果造成影響，同時相同的子區(qū)間數(shù)、不同的組合數(shù)的選擇結(jié)果也不盡相同[15]。因此在本實驗中，同樣將蘋果醋光譜分為k個子區(qū)間(k=10～40，間隔5)，在不同分割數(shù)下，分別就不同組合數(shù)(1～4)進行計算。

當分割數(shù)為15時，入選子區(qū)間為[2 11 12 14]，所得RMSECV值最小為0.039 7，所對應的信息區(qū)間分別是4 400～4 796cm-1、8 000～8 796cm-1和9 200～9 596cm-1，SiPLS共選擇了400個波長點，占全譜的26.6%，如圖2所示。

圖2　Si-PLS所選擇的最佳子區(qū)間Fig.2　Spectral region selection accomplished by Si-PLS

2.1.4遺傳偏最小二乘波段選擇法(geneticalgorithmsPLS,GAPLS)

本實驗采用GAPLS分別對iPLS、BiPLS以及SiPLS刪選出的波數(shù)變量進行進一步篩選。

GAPLS運行參數(shù)設置為：種群數(shù)30，變異概率Pm=0.01，交叉概率Pc=0.5，最大因子數(shù)10，遺傳迭代次數(shù)100次，計算每個數(shù)據(jù)點標識為“1”的概率，以RMSECV值確定出最佳的建模變量。

圖3-a、圖3-b與圖3-c分別顯示了GA-iPLS、GA-BiPLS與GA-SiPLS運算過程中各變量被選用的頻次，分別共選擇了68、126及123個波長點，占

全譜的4.5%、8.3%及8.2%。

a-GA-iPLS; b-GA-BiPLS; c-GA-SiPLS圖3　各變量被選用的頻次圖Fig.3　The frequency of each variable by chosen

2.2模型建立與評價

在上述各變量篩選方法的基礎(chǔ)上，分別建立蘋果醋總酸指標的全光譜-PLS，iPLS-PLS，BiPLS-PLS，SiPLS-PLS，GA-iPLS，GA-BiPLS以及GA-SiPLS定量模型，并通過計算得出最佳主因子數(shù)，同時對決定系數(shù)R2、校正標準偏差RMSEC和預測標準偏差RMSEP進行比較，以此來評價模型效果，模型計算結(jié)果如表3所示。

表3　蘋果醋總酸的不同PLS模型及性能評價結(jié)果

從表3可以看出，與全光譜相比，經(jīng)光譜波段選擇之后，變量數(shù)顯著減少， R2相對增大，而RMSEP值明顯減小，主成分數(shù)有不同程度的減少，模型運算速度均有不同程度的提高，說明波段篩選能夠有效地優(yōu)化模型。

GA-BiPLS與GA-SiPLS是在BiPLS及SiPLS的基礎(chǔ)上進一步對變量進行篩選，避免了BiPLS及SiPLS在2個相鄰波段或是一個小的區(qū)間中存在的共線變量[18]，使R2進一步提高到0.989和0.986，同時RMSEP也分別減小到0.042和0.044。在保證了模型預測精度的同時，將變量數(shù)極大減少，同時有效保留了關(guān)鍵特征波長，降低了模型的復雜程度，加快了運算速度。而GA-iPLS是在iPLS法預選出的波段上進行優(yōu)選，雖然減少了建模變量數(shù)，但RMSEC與RMSEP值并無十分明顯的變化?？赡苁怯捎趇PLS法只能分別在1個子區(qū)間內(nèi)建模的局限性，致使其他區(qū)間有效信息的遺失限制了模型效果的提高。對于蘋果醋樣本而言，相對于其余波段優(yōu)化方法所建模型，GA-BiPLS與GA-SiPLS模型獲得了更好的效果。

2.3模型驗證

將50個未參與建模的樣品光譜分別帶入經(jīng)GA-BiPLS和GA-SiPLS優(yōu)化的模型中進行驗證，由圖4可以看到，各個理化指標的實測值與預測值點呈對角線分布，且經(jīng)成對t檢驗，各項指標預測值與實測值無明顯差異(P>0.90)。經(jīng)驗證，GA-BiPLS驗證模型R2為0.971，RMSEP為0.044；GA-SiPLS驗證模型R2為0.965，RMSEP為0.047；說明模型預測結(jié)果較為準確。

a-GA-BiPLS； b-GA-SiPLS圖4　蘋果醋總酸GA-BiPLS和GA-SiPLS模型理化值與預測值分布Fig.4　Predicted vs. reference values of total acid in apple cider vinegar by GA-BiPLS and GA-SiPLS model

3　結(jié)論與討論

4種波段優(yōu)化方法所建模型均獲得了較高的模型精度，不僅充分說明了近紅外光譜技術(shù)可用于蘋果醋總酸定量分析，也證明了優(yōu)化波段對建模分析的重要性。

比較4種波段優(yōu)化方法，BiPLS和SiPLS模型效果優(yōu)于iPLS模型，同時2種方法所選擇的波長范圍部分重疊，反映出了這2種方法波段優(yōu)選的一致性及蘋果醋總酸的特征吸收。而GA-BiPLS和GA-SiPLS模型的穩(wěn)定性及準確性均高于其余3種方法所建模型，同時所用變量最少，實現(xiàn)了波長選擇的目標，表明了遺傳算法在果醋品質(zhì)分析方面的巨大潛力。遺傳算法結(jié)合BiPLS及SiPLS方法所建立的蘋果醋總酸定量分析模型，具有快速、穩(wěn)定、準確的特點，可實現(xiàn)對蘋果醋總酸含量的快速無損檢測。

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Determinationoftotalacidcontentinapplecidervinegarbynearinfraredspectroscopycombinedwithgeneticalgorithm

LIZi-wen1,2，XIONGYa-ting2，ZHANGhai-hong1*，LIZong-peng2，WANGJian2，F(xiàn)ENGSi-wen2，XIONGXian-ping3,4，YINJian-jun2

1(CollegeofAgriculture,NingxiaUniversity,Yinchuan750021，China) 2(ChinaNationalResearchInstituteofFood&FermentationIndustries,Beijing100015,China) 3(TianDiNo.1BeverageCo.Ltd.，Jiangmen529000,China) 4(CollegeofLightIndustryandFood,SouthChinaUniversityofTechnology，Guangzhou510640,China)

Thetotalacidofapplecidervinegarwasanalyzedquantitativelybynearinfraredspectroscopytechnology,andthequantitativeanalysismodelwasestablishedbypartialleastsquares(PLS).ThecharacteristicwavebandswereselectedfromthewholespectrumareausingiPLS,BiPLS,SiPLSandGA-PLS;themodelswereevaluatedusingR2,RMESC,RMSEPandtheoptimalnumberofmainfactorsindeterminingthebestmodelingmethod.Theresultsshowedthatthecharacteristicwavebandselectionwasvitaltomodeloptimization,andimprovedthemodeloperatingspeed.TheoptimizationeffectofGA-BiPLSandGA-SiPLSwasthemostsignificant.Whilegreatlyreducingthevariables, R2ofGA-BiPLSandGA-SiPLSmodelswere0.989, 0.986respectively,andtheirRMSEPwere0.042, 0.044separately.Thetwomethodseffectivelyimprovedthestabilityandaccuracyofthemodelandrevealedthehugepotentialofthegeneticalgorithminfruitvinegarqualityanalysis.

applecidervinegar;nearinfraredspectroscopy;quantitativeanalysis;bandselection;geneticalgorithm

10.13995/j.cnki.11-1802/ts.201601036

碩士研究生(張海紅教授為通訊作者，E-mail：nxdwjyxx@126.com)。

2015-07-08，改回日期：2015-08-31