山西农业大学研究生，山西农业大学研究生院官网
小米米粉的主要营养成分为淀粉，淀粉和水混合成悬浮液，在经历加热、溶解、吸水膨胀过程后会出现淀粉糊化的现象，其糊化特征指标能为评价小米米粉食味品质、确定加工工艺提供重要数据支撑。目前，小米米粉糊化特征指标测定主要采用快速黏度分析（RVA），但在糊化特征指标测定过程中，待测样品的制备会破坏其理化特性，且样品制备操作流程繁琐，人工、时间成本较高，因此实现待测样品批量、快速检测存在一定困难。
山西农业大学农业工程学院的王国梁、王文俊、李志伟*等设计一种高光谱数据提取、预处理分步运算程序，并提出利用SSA优化BP算法进行待测样品糊化特征指标回归、预测，旨在寻求一种简化高光谱数据提取、预处理流程的方法，并探讨SSA优化BP算法在小米米粉糊化特征指标回归、预测方面的优势，为高光谱成像结合计算机深度学习在小米米粉糊化特性预测方面应用提供理论支撑。
1、小米米粉糊化特征指标测定结果
数据集统计结果如表1所示。小米米粉中淀粉含量占比不同会导致糊化特性不同，从表中糊化特征指标数据统计结果可以看出样本间糊化特性存在差异，而高光谱技术可以利用各样本反射率变化反映样本间成分含量的不同，因此通过运用数据处理技术利用高光谱反演样本糊化特征指标，可以实现小米米粉糊化特性的高光谱预测。
2、高光谱数据提取与预处理
小米米粉高光谱数据提取
01
样品表面像素点间反射率存在差异，导致建模时若以少量点绘制成光谱特征曲线误差较大，为提高模型精度，结合高光谱成像技术优点，本研究采用图2所示采样方式。
在ROI内提取大量像素点过程的选点规则如式（8）～（10）所示。
小米米粉高光谱数据预处理
02
采用小米米粉高光谱数据各个波段下反射率的算术平均值集合成平均光谱曲线。算术平均值在数据统计与分析过程中具有反应灵敏、确定严密、容易获得和受抽样变动影响小等特点，计算如式（11）所示。
如图3所示，光谱曲线吸收峰主要集中在980、1 200 nm以及1 450 nm波长处，980 nm和1 200 nm波长处吸收峰主要受小米米粉淀粉含量的影响，而1 450 nm波长处为样品中水分子敏感波段。
3、小米米粉糊化特征指标预测
设置发现者、加入者和预警者比例为0.7∶0.3∶0.2，运行SSA优化BP算法。根据式（12）可得出运用SSA优化BP算法预测小米米粉糊化特征指标的最优适应度值。
图4显示出小米米粉糊化特征指标随SSA优化BP算法迭代次数增加误差变化趋势，即随迭代次数的增加，7 条曲线均呈下降收敛态，其中SB、PT预测结果误差偏大，GT误差变化率较大，PV、BD预测结果误差较小。小米米粉糊化特征指标的最优迭代次数及适应度值如表2所示。
以PV为例，从表2中可以看出，最优迭代次数为13，最优适应度值能达到0.050 8。为进一步显著观察预测值与测试值的关系，突出SSA优化BP算法优势，分别在测试样本集第1、10、20、30、40、50、60、70、80、90、100点设置观察窗口，将测试集PV、BP算法预测PV及SSA优化BP算法预测PV输出对比，如图5所示。
如表3所示，SSA优化BP算法预测值MSE为0.017 5，而BP算法预测值MSE为0.026 6，SSA优化BP算法预测值MSE比BP算法明显降低。由表3可知，相较于BP算法，运用SSA优化BP算法求得其他小米米粉糊化特征指标预测值MSE均降低，表明SSA优化BP算法在提高小米米粉糊化特征指标预测精度、降低MSE方面具有普适性。综上所述，运用该优化算法可为高光谱成像结合计算机深度学习在小米米粉糊化特征指标预测方面提供理论支撑。
结 论
本实验以山西省长治市武乡县所收获小米研磨后的小米米粉为研究对象，获取358 份小米米粉高光谱数据集，通过光谱数据提取、预处理，并以该数据矩阵为基础，分别运用BP算法、SSA优化BP算法进行待测样品糊化特征指标预测，得到以下主要结论：1）运用光谱数据提取、预处理分布运算程序，对样本高光谱原始数据集进行批处理，能够标准化并简化光谱数据提取、预处理过程，从数据处理结果可以看出，该程序在粉末及小颗粒样本光谱数据的提取、预处理过程中具有普遍适用性；2）分别运用BP算法及SSA优化BP算法对小米米粉糊化各特征指标进行预测，从预测值与测试值间MSE可以看出，运用SSA优化BP算法能够提高小米米粉糊化特征指标预测精度，降低MSE，其中对PV的预测值MSE最低可以达到0.017 5。
本研究表明，运用高光谱数据提取、预处理分步运算程序可以简化提取小米米粉平均光谱数据过程，结合SSA优化BP算法可以对待测样品糊化特征指标进行预测，能够为高光谱成像结合计算机深度学习在小米米粉糊化特性预测方面应用提供理论支撑。
01
通信作者简介
李志伟博士，教授，山西农业大学农业工程学院 副院长，1991年至今工作于山西农业大学农业工程学院，主要从事计算机控制技术、智能农业装备和生物环境测控技术等研究。
02
第一作者简介
王国梁在读博士，助理研究员，山西农业大学农业工程学院 山西农业大学谷子研究所。2013年至今工作于山西农业大学谷子研究所从事玉米育种及新品种推广工作，参与选育玉米新品种长单510、长单511、长单716等。2019年考入山西农业大学农业工程学院攻读博士研究生，从事智慧农业、生物品质检测等研究工作。
本文《麻雀搜索算法优化BP算法结合高光谱预测小米米粉糊化特性》来源于《食品科学》2022年43卷19期65-70页，作者：王国梁，王文俊，成锴，刘鑫，赵建贵，李洪，郭二虎，李志伟。DOI:10.7506/spkx1002-6630-20210806-074。点击下方阅读原文即可查看文章相关信息。
图片来源于文章原文及摄图网。
新刊启动| Food Science of Animal Products《动物源食品科学》（英文），欢迎投稿
Food Science of Animal Products（ISSN: 2958-4124, e-ISSN : 2958-3780）是一本国际同行评议、开放获取的期刊，由北京食品科学研究院、中国肉类食品综合研究中心主办，中国食品杂志社《食品科学》编辑团队运营，属于食品科学与技术学科，旨在报道动物源食品领域最新研究成果，涉及肉、水产、乳、蛋、动物内脏、食用昆虫等原料，研究内容包括食物原料品质、加工特性，营养成分、活性物质与人类健康的关系，产品风味及感官特性，加工或烹饪中有害物质的控制，产品保鲜、贮藏与包装，微生物及发酵，非法药物残留及食品安全检测，真实性鉴别，细胞培育肉，法规标准等。
投稿网址：
https://www.sciopen.com/journal/2958-4124
山西农业大学研究生(山西农业大学研究生院官网)