【摘 要】
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为探索信息融合技术对小麦粉品质快速检测的可行性,试验采集小麦粉的近红外光谱及中红外光谱,建立基于信息融合的小麦粉品质指标(蛋白质含量、湿面筋含量、吸水量、形成时间
【机 构】
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西南大学食品科学学院,重庆市甘薯工程技术研究中心,重庆市农产品加工技术重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本业务费专项资金资助(XDJK2018C014),重庆市社会事业与民生保障科技创新专项项目(cstc2015shms-ztzx80006),广西农产资源化学与生物技术重点实验室开放基金资助项目(KF01).
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为探索信息融合技术对小麦粉品质快速检测的可行性,试验采集小麦粉的近红外光谱及中红外光谱,建立基于信息融合的小麦粉品质指标(蛋白质含量、湿面筋含量、吸水量、形成时间、稳定时间、弱化度)快速检测模型,并采用前向区间变量筛选及遗传算法对信息融合模型进行了优化。研究表明,使用前向区间算法进行变量筛选后,信息融合模型的预测能力大幅度提升;再继续使用遗传算法优化光谱变量可以进一步提高信息融合模型的预测能力,并简化模型所用的变量数量。试验构建的最优信息融合模型对蛋白质含量、湿面筋含量、吸水量、形成时间、稳定时间和弱化度
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