基于近紅外光譜技術(shù)聯(lián)合極限學(xué)習(xí)機(jī)的藍(lán)莓貯藏品質(zhì)定量模型建立

朱金艷，朱玉杰，馮國(guó)紅，曾明飛，劉思岐

(東北林業(yè)大學(xué) 工程技術(shù)學(xué)院，黑龍江 哈爾濱，150040)

藍(lán)莓果實(shí)富含花青素、維生素C、可溶性固形物等營(yíng)養(yǎng)成分，具有防止腦神經(jīng)老化、抗癌、軟化血管、緩解視疲勞、提高人體免疫力等功能[1]，被譽(yù)為“水果皇后”，深受消費(fèi)者青睞。由于藍(lán)莓果皮薄且軟，易受到損傷，從而被病原菌侵染，致使品質(zhì)發(fā)生劣變，影響其采摘之后的貯存和銷(xiāo)售。目前對(duì)于藍(lán)莓果實(shí)采摘后諸多品質(zhì)指標(biāo)的檢測(cè)多以傳統(tǒng)化學(xué)方法為主，檢測(cè)過(guò)程耗時(shí)長(zhǎng)且復(fù)雜，化學(xué)試劑還會(huì)污染藍(lán)莓果實(shí)，因此創(chuàng)建一種高效且無(wú)損的藍(lán)莓品質(zhì)檢測(cè)方法十分有必要的。

隨著化學(xué)計(jì)量學(xué)的發(fā)展和計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，近紅外光譜技術(shù)憑借其無(wú)損、高效、可實(shí)時(shí)檢測(cè)等特點(diǎn)，已普遍應(yīng)用在食品加工業(yè)[2-4]、制藥工業(yè)[5]、石油化工工業(yè)[6]等領(lǐng)域。極限學(xué)習(xí)機(jī)(extreme learning machine，ELM)是一種單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中輸入層和隱含層間的連接權(quán)值以及隱含層神經(jīng)元的閾值是隨機(jī)產(chǎn)生的，并且產(chǎn)生之后訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)不需要對(duì)其做出調(diào)整，只需要設(shè)置隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)便能獲得唯一最優(yōu)解[7-8]，大大提升了學(xué)習(xí)效率。羅一甲等[9]利用近紅外技術(shù)建立了葡萄總酚多元散射校正結(jié)合競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)算法與遺傳算法的ELM模型，得到預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)(correlation coefficient of prediction，Rp)和均方根誤差(root mean square error of prediction，RMSEP)分別為0.901 3和1.686 8，實(shí)現(xiàn)了對(duì)葡萄總酚含量的預(yù)測(cè)。BUREAU等[10]對(duì)杏果的可溶性固形物含量基于近紅外光譜建立了偏最小二乘(partial least squares，PLS)模型進(jìn)行分析，得到的RP和RMSEP分別為0.92和0.98%。CAYUELA[11]使用近紅外光譜儀對(duì)油桃品質(zhì)進(jìn)行了檢測(cè)，建立了果實(shí)的可溶性固形物、硬度、單果重和顏色指數(shù)PLS預(yù)測(cè)模型，得到R值分別為0.95、0.94、0.91、0.81，RMSEP 值為6.78%、8.77%、10.39%和8.8%。

目前基于近紅外光譜技術(shù)對(duì)藍(lán)莓的研究較多，但利用ELM建立藍(lán)莓貯藏品質(zhì)模型的研究鮮有報(bào)道。因此本研究以遼寧丹東產(chǎn)“瑞卡”藍(lán)莓為研究對(duì)象，低溫4 ℃貯藏條件下，利用光譜儀采集第0、3、6、9、12天藍(lán)莓樣本的近紅外光譜，并通過(guò)理化實(shí)驗(yàn)獲取可溶性固形物、維生素C和花青素含量真實(shí)值，對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理后運(yùn)用聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法(synergy interval partial least squares，SiPLS)篩選出能代表全譜的少量波長(zhǎng)，旨在建立近紅外ELM模型實(shí)現(xiàn)對(duì)藍(lán)莓果實(shí)貯藏期間的可溶性固形物、維生素C和花青素含量無(wú)損檢測(cè)，以期推動(dòng)近紅外光譜分析技術(shù)在無(wú)損檢測(cè)藍(lán)莓的營(yíng)養(yǎng)成分方面的研究進(jìn)展，為鮮食藍(lán)莓低溫貯藏品質(zhì)無(wú)損快速定量檢測(cè)提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料

藍(lán)莓品種：瑞卡。2021年6月10日從遼寧丹東購(gòu)置，挑選出大小和成熟度一致且無(wú)損傷的藍(lán)莓作為實(shí)驗(yàn)樣品，按20個(gè)果實(shí)一組，分成150組，裝于保鮮盒內(nèi)，放置生化培養(yǎng)箱中4 ℃保存。

1.2 儀器與設(shè)備

LabSpec 5000光譜儀，美國(guó)ASD公司；LYT-330手持式折光儀，上海淋譽(yù)公司；UV-1801紫外可見(jiàn)分光光度計(jì)，北京北分瑞利分析儀器(集團(tuán))有限責(zé)任公司；SPX-70BⅢ型生化培養(yǎng)箱，天津市泰斯特儀器有限公司；TD6離心機(jī)，長(zhǎng)沙湘智離心機(jī)儀器有限公司；LT202C電子天平，常熟市天量?jī)x器有限責(zé)任公司。

1.3 試驗(yàn)方法

1.3.1 光譜采集

采用LabSpec 5000光譜儀，使用二分光纖探頭，在儀器附帶軟件IndicoPro Version 3.1中采集藍(lán)莓樣品350～2 500 nm的近紅外漫反射光譜，掃描次數(shù)32，采集間隔1 nm。采集藍(lán)莓樣品光譜之前，先將光纖探頭對(duì)準(zhǔn)白板進(jìn)行空白校準(zhǔn)，然后在藍(lán)莓果實(shí)赤道面每隔120°采集，在ViewSpecPro軟件中計(jì)算3次平均結(jié)果作為樣品的近紅外光譜，以每組中20個(gè)樣品的平均光譜作為該組樣本的光譜，共得到150組樣本光譜。

1.3.2 可溶性固形物含量測(cè)定

首先用蒸餾水對(duì)折光儀校正零點(diǎn)，然后用紗布包裹樣品擠出汁，吸取汁液滴于折光儀進(jìn)行讀數(shù)，每組樣本測(cè)量3次取平均值作為該組樣本的可溶性固形物含量值。

1.3.3 維生素C含量測(cè)定

1.3.3.1 標(biāo)準(zhǔn)曲線(xiàn)制作

用天平準(zhǔn)確稱(chēng)取10 mg抗壞血酸(分析純)于100 mL的棕色容量瓶中，加2 mL 10%(體積分?jǐn)?shù))HCl混合均勻，用蒸餾水定容至刻度，得到維生素C標(biāo)準(zhǔn)溶液[12]，然后吸取維生素C標(biāo)準(zhǔn)溶液0、2、3、4、5、6 mL到6個(gè)50 mL容量瓶中，加蒸餾水定容，借助UV-1801紫外可見(jiàn)分光光度計(jì)以蒸餾水為空白對(duì)照在243 nm處測(cè)定其吸光值[13]，制作標(biāo)準(zhǔn)曲線(xiàn)。

1.3.3.2 維生素C含量測(cè)定

稱(chēng)取2 g左右藍(lán)莓樣品于研缽中，加入2 mL 10% HCl進(jìn)行研磨，轉(zhuǎn)移液體到試管中，加入蒸餾水定容到25 mL，振蕩搖勻。過(guò)濾后取濾液2 mL加入到有0.2 mL 10% HCl的試管中，再用移液器加入1% HCl溶液0.4 mL，用蒸餾水定容至10 mL。利用紫外可見(jiàn)分光光度計(jì)測(cè)定其在243 nm處吸光度，以蒸餾水為空白對(duì)照。計(jì)算如公式(1)所示：

(1)

式中：B，從標(biāo)準(zhǔn)曲線(xiàn)得到的維生素C含量，mg；V1，測(cè)定時(shí)吸取樣品液的體積，mL；V2，樣品液定容體積，mL；W，樣品質(zhì)量，g。

1.3.4 花青素含量測(cè)定

1.3.4.1 標(biāo)準(zhǔn)曲線(xiàn)制作

參考王姍姍[14]的方法，精準(zhǔn)稱(chēng)取2 mg矢車(chē)菊-3-O-葡萄糖苷標(biāo)準(zhǔn)品放于20 mL棕色容量瓶中，用1%(體積分?jǐn)?shù))鹽酸-甲醇溶液定容得到標(biāo)準(zhǔn)溶液，避光保存。分別取上述溶液0、0.4、0.8、1.2、1.6、2.0 mL到試管中，加入1%鹽酸-甲醇溶液定容至10 mL作為待測(cè)液。利用紫外可見(jiàn)分光光度計(jì)測(cè)定530、600 nm處的吸光度，取差值作為其吸光度，制作標(biāo)準(zhǔn)曲線(xiàn)。

1.3.4.2 花青素含量測(cè)定

稱(chēng)取藍(lán)莓果實(shí)2 g，加入1%鹽酸-甲醇溶液進(jìn)行研磨，液體移至試管中，用1%鹽酸-甲醇溶液定容至20 mL，放置于生化培養(yǎng)箱中低溫(4 ℃)提取25 min[15]。浸提完畢后，放入離心機(jī)中離心10 min(4 000 r/min)，取出上清液1 mL至試管中，加入蒸餾水稀釋至8 mL測(cè)定吸光度。計(jì)算如公式(2)所示：

(2)

式中：C，樣品質(zhì)量濃度，μg/mL；V，樣品液體積，mL；n，稀釋倍數(shù)；W，樣品質(zhì)量，g。

1.4 數(shù)據(jù)處理方法

將采集的藍(lán)莓樣本近紅外光譜數(shù)據(jù)導(dǎo)入ViewSpecPro軟件中，計(jì)算各組樣本的平均光譜作為該組樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù)并導(dǎo)出文件，然后在Unscrambler X 10.4軟件中進(jìn)行預(yù)處理。由于外界及光譜儀自身擾動(dòng)的影響，獲得的藍(lán)莓光譜在350～550 nm 及2 300～2 500 nm波段噪聲較大，故選取550～2 300 nm波段作為建模的全波段。

藍(lán)莓樣品通過(guò)聯(lián)合X/Y的異常樣本識(shí)別方法(outliner samples detection based on joint X-Y distances，ODXY)算法剔除異常樣本數(shù)據(jù)后，用聯(lián)合X-Y距離樣本集劃分(sample set partitioning based on joint X-Y distances，SPXY)算法劃分驗(yàn)證集和校正集，然后對(duì)光譜進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換(standard normal variate，SNV)、多元散射校正(multiplicative scatter correction，MSC)、卷積平滑濾波處理(savitzky-golay smoothing，SG)等預(yù)處理以消除噪聲和雜散光對(duì)模型性能的影響，在預(yù)處理的基礎(chǔ)上采用SiPLS方法篩選出能代表全部光譜信息的特征波段，對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。以特征波段分別建立ELM和PLSR模型，利用校正集相關(guān)系數(shù)(Rc)、驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)(Rp)、校正集均方根誤差(root mean square error of correction，RMSEC)、驗(yàn)證集RMSEP對(duì)所建模型的精確性進(jìn)行評(píng)估，分別得出各成分對(duì)應(yīng)的最優(yōu)模型。本研究中光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理均通過(guò)Unscrambler X 10.4軟件完成，在MATLAB 2016b中建立定量模型，利用Origin 2021軟件繪圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 異常樣本剔除

藍(lán)莓樣本在進(jìn)行光譜掃描和理化實(shí)驗(yàn)的過(guò)程中，由于儀器異常、操作錯(cuò)誤和環(huán)境的影響，存在個(gè)別樣本測(cè)量結(jié)果異常，考慮到光譜數(shù)據(jù)X和化學(xué)值Y之間的聯(lián)系，本研究采用ODXY進(jìn)行異常樣本剔除[16]，以提高模型精確度。通過(guò)MATLAB軟件對(duì)可溶性固形物、維生素C和花青素的150組樣本進(jìn)行ODXY距離計(jì)算，分別有6、15、16個(gè)樣本距離明顯超過(guò)閾值，故判定為異常值將其剔除。

2.2 樣本集劃分

對(duì)藍(lán)莓樣本剔除異常值后，采用SPXY算法以4∶1的比例劃分校正集和驗(yàn)證集，該算法在計(jì)算樣本間距離時(shí)能同時(shí)考慮了光譜吸光度和待測(cè)成分含量[17-18]，最大程度地表征了樣本的分布，增強(qiáng)了模型的穩(wěn)定性。劃分結(jié)果見(jiàn)表1，3個(gè)指標(biāo)的校正集樣本含量范圍均較廣，包含了驗(yàn)證集樣本的含量取值范圍，說(shuō)明劃分的結(jié)果具有代表性，能夠用于構(gòu)建藍(lán)莓果實(shí)的可溶性固形物、維生素C和花青素的近紅外定量模型。

表1 SPXY算法劃分校正集和驗(yàn)證集結(jié)果統(tǒng)計(jì)Table 1 The result statistics of correction set and validation set are divided by SPXY algorithm

2.3 光譜分析

a-不同貯藏時(shí)間藍(lán)莓樣本平均光譜圖；b-藍(lán)莓原始光譜圖圖1 藍(lán)莓近紅外光譜圖Fig.1 Near-infrared spectrum of blueberry

2.3.1 光譜預(yù)處理

針對(duì)藍(lán)莓原始光譜重疊、光散射較為嚴(yán)重的問(wèn)題，采用SNV、MSC、SG、一階導(dǎo)數(shù)(1st-D)、二階導(dǎo)數(shù)(2nd-D)等方法來(lái)消除背景干擾，校正樣本因散射引起的誤差，建模結(jié)果見(jiàn)表2。

對(duì)表2分析可以得出，經(jīng)過(guò)預(yù)處理的模型交叉驗(yàn)證均方根誤差(root mean square error of cross validation，RMSECV)均比原始光譜建模的值小，且相關(guān)系數(shù)也比原始光譜建模的高，說(shuō)明各種預(yù)處理都能使模型穩(wěn)健性提高?？扇苄怨绦挝锝?jīng)2nd-D+SNV處理得到的模型最好，Rc為0.896 1，RMSEC為0.869 5；維生素C最優(yōu)預(yù)處理是2nd-D+SNV，Rc和RMSECV分別為0.716 5、1.162 2；花青素最優(yōu)預(yù)處理是SNV，Rc和RMSECV為0.744 2、3.331 4。

表2 不同光譜預(yù)處理方法建模結(jié)果Table 2 Modeling results of different spectral pretreatment methods

2.3.2 SiPLS優(yōu)選光譜特征波段

藍(lán)莓的光譜中除了含有能反映可溶性固形物、維生素C和花青素含量的特征信息外，也包含了大量無(wú)用信息。針對(duì)全譜建模時(shí)模型復(fù)雜度高、冗余波段嚴(yán)重影響校正模型的準(zhǔn)確度的問(wèn)題，運(yùn)用SiPLS算法對(duì)全光譜篩選最優(yōu)波段，以提高模型的預(yù)測(cè)效果[20]。將全光譜劃分為10個(gè)等寬子區(qū)間，表3列出了可溶性固形物、維生素C和花青素在各個(gè)區(qū)間里分別建立PLS模型時(shí)RMSECV從小到大的前4個(gè)區(qū)間的結(jié)果。

表3 可溶性固形物、維生素C和花青素劃分10個(gè)子區(qū)間建模結(jié)果Table 3 The results of modeling soluble solids,vitamin C and anthocyanins divided into 10 sub-intervals

運(yùn)用SiPLS算法將4個(gè)區(qū)間進(jìn)行組合建模，分析模型的最優(yōu)波段，結(jié)果見(jiàn)表4?？扇苄怨绦挝锏淖顑?yōu)組合是6,8,9,10四個(gè)區(qū)間聯(lián)合，其RMSECV和Rc為1.305 7、0.712 6。維生素C的9,10兩個(gè)區(qū)間聯(lián)合最優(yōu)，RMSECV為1.241 0，Rc為0.642 5。花青素在2,8,9,10四個(gè)區(qū)間的聯(lián)合時(shí)模型最好，RMSECV和Rc分別為3.464 0和0.696 7。

表4 SiPLS建模結(jié)果Table 4 The result of the SiPLS algorithm building the model

2.4 ELM定量模型建立與分析

極限學(xué)習(xí)機(jī)作為一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，其模型的性能受隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)影響很大，設(shè)置較大會(huì)使模型過(guò)擬合，同時(shí)也會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間；設(shè)置較小會(huì)使得模型欠擬合，均不利于藍(lán)莓各指標(biāo)含量預(yù)測(cè)。因此，本研究采用從10開(kāi)始以5為間隔增加到75逐步尋優(yōu)的方法確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)[21]。本文激活函數(shù)選擇Sigmoid函數(shù)，以可溶性固形物、維生素C和花青素的校正集樣本經(jīng)SiPLS篩選出的特征波段作為輸入，對(duì)應(yīng)的含量值作為輸出建立ELM預(yù)測(cè)模型。

對(duì)可溶性固形物、維生素C和花青素以預(yù)處理后的全譜和經(jīng)SiPLS篩選的特征波段分別建立PLSR、ELM模型的結(jié)果見(jiàn)表5。由表5可以看出，以全譜建立的ELM模型預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)為0.71～0.81，而PLSR的預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)只有0.62～0.74，說(shuō)明本研究采用的ELM模型比PLSR方法預(yù)測(cè)精度更高，可以實(shí)現(xiàn)藍(lán)莓的可溶性固形物、維生素C和花青素含量在線(xiàn)快速檢測(cè)，并且經(jīng)過(guò)SiPLS篩選后建立的ELM模型比全光譜建立的ELM模型所使用的變量數(shù)更少、預(yù)測(cè)效果更優(yōu)，說(shuō)明SiPLS方法對(duì)近紅外光譜建模方面有很大的潛力。

表5 不同算法建立的定量模型對(duì)比分析Table 5 Comparison and analysis of quantitative models established by different algorithms

可溶性固形物的最優(yōu)模型為2nd-D+SNV-SiPLS-ELM,Rc為0.920 5，RMSEC為0.764 4，Rp為0.882 6，RMSEP為0.539 7；維生素C的最優(yōu)預(yù)測(cè)模型為2nd-D+SNV-SiPLS-ELM，Rc、RMSEC、Rp、RMSEP分別為0.908 7、0.695 6、0.897 2、0.624 3；花青素的最優(yōu)模型為SNV-SiPLS-ELM，Rc、RMSEC、Rp、RMSEP分別為0.942 1、1.671 0、0.869 3、2.041 4?？扇苄怨绦挝?、維生素C和花青素的近紅外光譜ELM定量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值分析見(jiàn)圖2～圖4。

圖2 ELM模型預(yù)測(cè)藍(lán)莓可溶性固形物含量Fig.2 The ELM model predicts the soluble solids content of blueberry

圖3 ELM模型預(yù)測(cè)藍(lán)莓維生素C含量Fig.3 The ELM model predicts the vitamin C content of blueberry

圖4 ELM模型預(yù)測(cè)藍(lán)莓花青素含量Fig.4 The ELM model predicts the anthocyanin content of blueberry

3 結(jié)論與討論

本文以遼寧丹東產(chǎn)“瑞卡”藍(lán)莓為研究對(duì)象，基于NIRS技術(shù)結(jié)合ELM算法對(duì)藍(lán)莓的可溶性固形物、維生素C、花青素含量建立了定量預(yù)測(cè)模型。通過(guò)分析MSC、SNV和1st-D等9種預(yù)處理方法對(duì)預(yù)測(cè)模型的影響，可溶性固形物和維生素C經(jīng)2nd-D+SNV處理最優(yōu)，花青素的最優(yōu)預(yù)處理為SNV。針對(duì)全光譜建模時(shí)變量冗雜的問(wèn)題，本研究在最優(yōu)預(yù)處理的基礎(chǔ)上分別對(duì)可溶性固形物、維生素C和花青素進(jìn)行SiPLS特征波段篩選，建立了SiPLS-ELM定量模型?？扇苄怨绦挝?、維生素C和花青素分別篩選出701、351、701個(gè)特征波長(zhǎng)，建立的SiPLS-ELM模型驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)Rp分別為0.882 6、0.897 2、0.869 3；全譜-ELM模型Rp分別為0.765 5、0.713 2、0.805 0。

從預(yù)測(cè)精度分析，SiPLS-ELM模型比全光譜建立的模型精度更高，且使用的變量?jī)H為全譜的1/5～2/5，這與丁姣等[22]建立Si-ELM模型檢測(cè)食醋中SSFSC 含量的研究結(jié)論一致。關(guān)婷予等[23]建立大米蛋白粉組成成分的ELM模型，預(yù)測(cè)精度與PLS模型相比平均提高33%；本研究構(gòu)建的SiPLS-ELM模型RMSEP分別為0.539 7、0.624 3、2.041 4，與全譜-PLS模型相比，預(yù)測(cè)精度平均提高了50%。與劉小路等[24]建立的藍(lán)莓花青素PLS模型相比，本研究所建SNV-SiPLS-ELM模型預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)提高了9%，預(yù)測(cè)誤差降低了27%。無(wú)論是建模效果還是驗(yàn)證效果，相對(duì)于傳統(tǒng)的PLSR模型，本研究所建SiPLS-ELM模型均更為理想，ELM方法結(jié)合近紅外光譜技術(shù)在藍(lán)莓品質(zhì)快速分析方面有極高的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。

本研究采集了藍(lán)莓在4 ℃貯藏12 d共150組樣本的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，下一步研究會(huì)增加樣本數(shù)量，延長(zhǎng)貯藏時(shí)間，建立普適性更強(qiáng)的模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同貯藏期藍(lán)莓果實(shí)可溶性固形物、維生素C和花青素含量的檢測(cè)。