【技术实现步骤摘要】
本申请涉及面粉，尤其是一种基于近红外光谱的面粉品质预测方法。
技术介绍
1、小麦是全球最重要的粮食作物之一，小麦磨制形成的面粉也是目前世界上最主要的食品原料之一，可以用于制成各种面制品。随着我国经济的发展，人们对各种面制品的品质有了更高的要求，由于面制品的品质受面粉品质的直接影响，因此对面粉品质进行评估有利于筛选出品质较优的面粉以提高面制品的品质。
2、目前主流的做法会通过理化试验的方式来获取面粉的理化数据以对面粉品质进行评估，也有一些做法会面粉制成的面团的流变学特性和面筋蛋白构成来对面粉品质进行评估。但是面粉的品质实际受到多方面因素的共同影响，现有的这些方法并不能很好的评估面粉的质量。
技术实现思路
1、本申请针对上述问题及技术需求，提出了一种基于近红外光谱的面粉品质预测方法，本申请的技术方案如下：
2、一种基于近红外光谱的面粉品质预测方法，该面粉品质预测方法包括：
3、构建面粉样品集，面粉样品集中包括若干种不同的面粉样品；
4、对于每一种面粉样品，按照预设制作参数利用面粉样品制作得到面团样品，再对面团样品加工得到生面制品和熟面制品，并分别测量面团样品、生面制品和熟面制品的特性参数，对得到的所有特性参数处理得到面粉样品的n项品质指标数据，整数参数n≥2；
5、对于每一种面粉样品，对面粉样品的n项品质指标数据进行主成分分析提取k项主成分，并基于其中任意第k项主成分与n项品质指标数据的关联系数计算得到第k项主成分的评分fk，
6、测量每种面粉样品的近红外光谱；
7、以面粉样品集中每种面粉样品的近红外光谱的光谱特征作为输入、面粉样品的综合评分作为输出，训练得到面粉品质预测模型，并利用训练得到的面粉品质预测模型进行面粉品质预测。
8、其进一步的技术方案为，
9、对每种面粉样品制成的面团样品测得的特性参数包括硬度、弹性和黏性；
10、对每种面粉样品制成的生面制品测得的特性参数包括抗阻力和拉伸距离；
11、对每种面粉样品制成的熟面制品测得的特性参数包括剪切力、内聚性、咀嚼性和回复性。
12、其进一步的技术方案为，
13、对得到的所有特性参数处理得到面粉样品的n项品质指标数据包括：
14、对所有面粉样品的n项特性参数进行归一化处理，得到每种面粉样品的n项品质指标数据。
15、其进一步的技术方案为，
16、综合所有k项主成分的评分得到面粉样品的综合评分f包括按照如下公式计算：
17、
18、其中，λk是第k项主成分的特征值。
19、其进一步的技术方案为，
20、计算得到第k项主成分的评分fk包括按照如下公式计算：
21、
22、其中，xn是第n项品质指标数据，整数参数1≤n≤n，ank是第n项品质指标数据与第k项主成分之间的关联系数。
23、其进一步的技术方案为，
24、训练得到面粉品质预测模型包括：
25、对于每种光谱预处理方法，按照光谱预处理方法对每种面粉样品的近红外光谱进行处理，并以每种面粉样品经过光谱预处理方法后的光谱特征作为输入、以面粉样品的综合评分作为输出，训练得到与光谱预处理方法对应的候选预测模型；
26、比较多种不同光谱预处理方法对应的候选预测模型，确定模型评价指标最优的候选预测模型对应的光谱预处理方法作为目标光谱预处理方法；
27、按照目标光谱预处理方法对面粉样品集中每种面粉样品的近红外光谱进行光谱预处理后提取光谱特征，以每种面粉样品的光谱特征作为输入、面粉样品的综合评分作为输出训练得到面粉品质预测模型。
28、其进一步的技术方案为，
29、面粉品质预测方法还包括：
30、利用cars算法从每种面粉样品的近红外光谱中提取回归系数较小的若干个特征波长构成光谱特征。
31、其进一步的技术方案为，
32、利用训练得到的面粉品质预测模型进行面粉品质预测包括：
33、获取待检测面粉的近红外光谱，按照目标光谱预处理方法对待检测面粉的近红外光谱处理后提取光谱特征并输入面粉品质预测模型，得到面粉品质预测模型输出的待检测面粉的预测综合评分；预测综合评分越高，待检测面粉的品质越优。
34、其进一步的技术方案为，
35、每种光谱预处理方法包括标准正态变换、多元散射校正、一阶求导和卷积平滑处理中的至少一项处理操作。
36、其进一步的技术方案为，
37、模型评价指标包括校正集决定系数r2、校正集均方根误差rmsec、预测集均方根误差rmsep和相对分析误差rpd中的至少一种。
38、本申请的有益技术效果是：
39、本申请公开了一种基于近红外光谱的面粉品质预测方法，该方法采用了近红外光谱技术与化学计量学方法结合的方式，直接精准的评估中筋面粉在具体面制品用途中的价值，综合考虑面制品的多项特性参数并结合统计学方法计算评价面粉品质的综合评分，然后结合近红外光谱训练面粉品质预测模型，可以快速有效的得到面粉品质预测值，该预测值以面制品品质为依据进行全面综合评估，更能准确表征面粉品质，该方法具有操作简便、利用率高、实用性强和无污染等优点。
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1.一种基于近红外光谱的面粉品质预测方法，其特征在于，所述面粉品质预测方法包括：
2.根据权利要求1所述的面粉品质预测方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的面粉品质预测方法，其特征在于，对得到的所有特性参数处理得到所述面粉样品的N项品质指标数据包括：
4.根据权利要求1所述的面粉品质预测方法，其特征在于，综合所有K项主成分的评分得到所述面粉样品的综合评分F包括按照如下公式计算：
5.根据权利要求1所述的面粉品质预测方法，其特征在于，计算得到第项主成分的评分Fk包括按照如下公式计算：
6.根据权利要求1所述的面粉品质预测方法，其特征在于，训练得到面粉品质预测模型包括：
7.根据权利要求1所述的面粉品质预测方法，其特征在于，所述面粉品质预测方法还包括：
8.根据权利要求6所述的面粉品质预测方法，其特征在于，所述利用训练得到的面粉品质预测模型进行面粉品质预测包括：
9.根据权利要求6所述的面粉品质预测方法，其特征在于，每种光谱预处理方法包括标准正态变换、多元散射校正、一阶求导和卷积平滑
10.根据权利要求6所述的面粉品质预测方法，其特征在于，模型评价指标包括校正集决定系数R2、校正集均方根误差RMSEC、预测集均方根误差RMSEP和相对分析误差RPD中的至少一种。
...【技术特征摘要】
1.一种基于近红外光谱的面粉品质预测方法，其特征在于，所述面粉品质预测方法包括：
2.根据权利要求1所述的面粉品质预测方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的面粉品质预测方法，其特征在于，对得到的所有特性参数处理得到所述面粉样品的n项品质指标数据包括：
4.根据权利要求1所述的面粉品质预测方法，其特征在于，综合所有k项主成分的评分得到所述面粉样品的综合评分f包括按照如下公式计算：
5.根据权利要求1所述的面粉品质预测方法，其特征在于，计算得到第项主成分的评分fk包括按照如下公式计算：
6.根据权利要求1所述的面粉品质预测方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：桑尚源，王丹丹，罗小虎，杨慧鑫，孟嫚，雷红涛，万盈，郭政，方光辉，刘行军，
申请(专利权)人：利诚检测认证集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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