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小麦粉中蛋白质质量分数约为7%～15%，决定着小麦粉的营养品质和加工品质，所以小麦粉蛋白含量的检测具有重要意义。小麦蛋白含量测定有化学法和物理法，前者虽然具有较高的准确度，但需要对实验材料进行繁杂的化学处理，比较耗时费力，同时实验使用的化学药品会造成一定的环境污染。与传统的化学方法相比，近红外光谱分析是一种绿色、无损快速检测技术，已经广泛应用于农业、食品、医药、化工等行业。
南京林业大学轻工与食品学院的陈 勇、吴彩娥、熊智新*尝试用线性衰减函数代替末期的指数衰减函数，保证算法末期每迭代一次剔除一个变量。Single-BDA算法的改进因此分为两个阶段：第1阶段使用指数衰减函数对变量进行快速挑选；第2阶段采用线性衰减函数对变量进行精细挑选。本研究把改进算法命名为衰减消去BDA（AEBDA），以期能从小麦粉近红外光谱中尽快挑选出数量少且稳定的特征波长，并建立精度较高的蛋白质近红外分析模型。
1、小麦粉近红外光谱图
图3为小麦粉近红外光谱部分原始光谱，共有160 条小麦粉近红外光谱，每条光谱含125 个波长通道。
2、小麦粉蛋白质含量
由表2可知，所选样本的蛋白质含量基本覆盖小麦粉中蛋白质质量分数（7%～15%）且分布较为均匀，表明实验所选样本具有代表性。
3、样本异常值剔除与样本集划分
样品、采集环境和仪器在一定程度上会产生异常样本数据，严重影响所建模型的稳定性与预测能力，所以在建模前必须将异常样本数据从集合中剔除。3 种预处理组合各自检测出的异常样本集的并集（共8 个样本）作为总异常样本集予以剔除。最后，划分剩余的152 个样本为校正集和预测集；共得到98 个校正集样本，54 个预测集样本。如表3所示，校正集与预测集的样本分布较宽，具有良好的代表性。
4、预处理方法对全谱段PLSR建模及预测的影响
由表4可知，MAF与SNV预处理组合的PLSR模型除R2cv值略低于SGF与SNV预处理组合的PLSR模型外，各指标均优于其他建模方法。这说明采用MAF和SNV组合的预处理方法建立PLSR全谱校正模型可以提高小麦粉近红外全谱段模型稳定性和预测精度。因此，后续波长选择算法研究中光谱都采用MAF与SNV组合进行预处理。
5、2 种算法对波长选择建模及预测的影响
由表4和表5可知，无论是single-BDA还是AE-BDA算法，挑选后的波长进行建模及预测效果均明显优于全谱段建模。使用single-BDA进行波长选择时，实验S1～S8所挑选出的平均波长数为28.38 个，占原始波长数（125 个）的22.7%；而使用AE-BDA方法进行波长选择时，实验A1～A8所挑选出平均波长数为15.8 个，为原始波长数的12.6%，相较于single-BDA方法筛选出建模波长数量更少。同时可以看到，AE-BDA方法挑选出的波长建模和预测评价指标相应都较接近，且其预测效果总体上好于single-BDA方法。尽管single-BDA方法建立的模型评价指标R2cv及RMSECV总体上比AE-BDA好，但预测效果却相对略差，这说明single-BDA方法选择的波长过多，建立的模型可能存在过拟合现象，导致预测结果变差。
由图4和图5可知，尽管两种方法都是采用随机算法更新决策变量，但AE-BDA与single-BDA相比所挑选的波长点少，分布范围更加集中，且AE-BDA中有3 个特征波长（1 385.07、1 508.95 nm和1 589.48 nm）在8 次实验中均被挑选出来，而single-BDA方法挑选出频次最多的2 个波长（908.1、1 502.76 nm）只有7 次。这说明AE-BDA挑选波长的随机性要弱于single-BDA方法，结果更加稳定。
由图6可知，种群数相同（200 个）的情况下，随着迭代次数的增加，AE-BDA参与迭代计算的总波长数呈指数下降，意味计算量也呈指数级降低，计算过程逐步加速；而single-BDA算法在迭代过程中，进入每一次迭代的总波长数是不变的，计算量不变，运算速度保持相对恒定，运算时间较长。
本研究仅讨论8 次AE-BDA实验中每次都被挑选出的3 个波长点。蛋白质分子中含有氨基，N—H键伸缩振动的一级倍频吸收带位于1 510 nm波长附近，1 508.95 nm波长处为α-氨基酸中的氨基的吸收峰；甲基和亚甲基中C—H键的伸缩振动的一级倍频和变形振动的基频吸收带位于1 360～1 395 nm波长处，1 385.07 nm波长处为C—H吸收峰；波长1 589.48 nm处位于O—H键的一级倍频吸收谱区，由于模型中其标准回归系数为负且较大，可以判断为主要由非蛋白质分子中O—H键吸收引起（波长点位置见图7）。这可以作为对小麦粉中淀粉、脂肪等强背景组分的修正。通过进一步对照分析可以看出，所选其他波长点大部分也位于以上谱带区域内或者附近。
结 论
针对常规的single-BDA在近红外光谱波长筛选过程中出现的问题，引入指数衰减函数和线性衰减函数对其进行改进，形成AE-BDA，并结合PLSR建立了小麦粉蛋白质近红外分析模型。通过对AE-BDA所挑选出的波长进行特征分析表明，这些波长较好地分布于蛋白质分子的主要官能团吸收区域。蛋白质分子中重要的N—H键的吸收波长（1 508.95 nm）每次都能被挑选出来；其他反映蛋白质分子的甲基、亚甲基以及次甲基的C—H键吸收波长也因出现频次高而作为挑选出的特征波长用于建立小麦粉蛋白质近红外分析模型，提高了模型的可解释性。
改进后的AE-BDA运算速度快，所选波长稳定，且一定程度上克服了过拟合，所建模型精度高。这为小麦粉蛋白质近红外光谱提供了一种可靠、有效的波长挑选方法，对于其他分析对象的近红外光谱的变量选择也有重要的借鉴意义。在后续研究中可以优化算法中各因子的取值范围，探讨其对AE-BDA的影响，进一步提高算法的运行效率和自动化水平。
本文《基于衰减消去蜻蜓算法的小麦粉蛋白质近红外特征波长优选》来源于《食品科学》2022年43卷14期219-225页，作者：陈勇，吴彩娥，熊智新。DOI:10.7506/spkx1002-6630-20210608-102。点击下方阅读原文即可查看文章相关信息。
修改/编辑：袁艺；责任编辑：张睿梅
图片来源于文章原文及摄图网。
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