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Real-coded GA coupled to PLS for rapid detection and quantification of tartrazine in tea using FT-IR spectroscopy 在这项研究中，傅立叶变换红外（FT-IR）光谱数据与变量选择方法相结合来测量茶粉中酒石黄的掺假。建立了偏最小二乘（PLS）回归及其变体，例如向后间隔PLS（BiPLS），遗传算法PLS（GA-PLS）和竞争性自适应加权抽样PLS（CARS-PLS）进行变量选择，作为定量的校准模型酒石黄的预测。作为GA-PLS回归的变体，还实现了一种简单而有效的实编码GA（RCGA）。根据交叉验证（RMSECV）和预测（RMSEP）的均方根误差（RMSE）以及它们各自的相关系数（RC和RP）来判断这些模型的性能。观察到开发的RCGA-PLS是一种强大的技术，可以实现RMSECV和RMSEP值分别为0.8331和0.923的低模型。该模型使用30个选择变量（占全部变量计数的1.19％）来预测酒石黄在0-30 mg / g的范围内，相关系数为0.987。这项研究表明，FT-IR光谱技术结合已开发的RCGA-PLS程序进行变量选择可能是一种快速检测茶样品中酒石黄的可靠技术。
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