分数阶微分在牛奶蛋白质光谱反演中的应用

牛奶中蛋白质含量的检测关系到牛奶品质的高低及牛奶的口感状况，试验对牛奶蛋白质含量进行研究，利用高光谱成像系统获取试验数据实现对牛奶蛋白质含量的无损检测。本文通过使用基线校正、散射校正、平滑处理和尺度缩放4个方向的8种光谱预处理算法分别对光谱进行单一方法优化，以及利用0.1阶微分为步长进行0～0.9阶分数阶微分(factional order differerntial,FOD)的数学变换，并分别使用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)、随机森林(random forest,RF)和反向传播算法(back propagation,BP)分别对上述处理后的17种预处理结果进行建模。结果表明，采用RF的0.2阶微分建立的牛奶蛋白质含量反演模型预测精度最高，测试集的决定系数R²=0.999 8，均方根误差RMSE=0.003 1，相对分析误差RPD=85.110 9。研究为进一步实现牛奶蛋白质含量精准检测提供了参考依据。