Liu Jing Xue, Xin Jia Ying, Gao Ting Ting, Li Feng Lin, Tian Xie
Este estudio midió el contenido total de polifenoles en el té Fuzhuan empleando espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR) junto con un método de calibración multivariante adecuado. Con este objetivo, y para calibrar los modelos de regresión, se obtuvieron de manera comparativa los mínimos cuadrados parciales (PLS), los PLS de intervalo de sinergia (si-PLS) y los PLS basados en algoritmos genéticos (ga-PLS). Para evaluar el rendimiento del modelo final se utilizaron el error cuadrático medio de predicción (RMSEP), el coeficiente de determinación (Rp2) y el valor P entre los valores verdaderos y los predichos del conjunto de predicción. El modelo ga-PLS mostró el mejor rendimiento en comparación con los modelos PLS y si-PLS. El modelo óptimo obtuvo Rp2 = 0.9996 y RMSEP = 0.0488 para el conjunto de predicción, utilizando sólo 37 puntos de datos espectrales. No se observaron diferencias significativas entre el contenido de polifenoles del té verdadero y el predicho en el conjunto de predicción (P > 0.05). Se concluye que, para predecir rápidamente el contenido total de polifenoles en el té Fuzhuan, puede utilizarse la espectroscopia NIR junto con el algoritmo ga-PLS.
This study attempted to measure the total polyphenols contents in Fuzhuan tea by near-infrared (NIR) spectroscopy coupled with an appropriate multivariate calibration method. Partial least squares (PLS), synergy interval PLS (si-PLS), and genetic algorithm-based PLS (ga-PLS) were carried out comparatively to calibrate regression models. The root mean square error of prediction (RMSEP), determination coefficient (Rp2), and P-value between the true and predicted values of prediction set were used to evaluate the performance of the final model. The ga-PLS model showed the best performance compared with the PLS and si-PLS models. The optimal model obtained Rp2 = 0.9996 and RMSEP = 0.0488 for the prediction set using only 37 spectral data points. No significant difference was observed between the true and predicted tea polyphenol contents in the prediction set (P > 0.05). NIR spectroscopy together with the ga-PLS algorithm can be used to rapidly predict the total polyphenol contents in Fuzhuan tea.
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