タンパク質含量は魚粉の品質評価において重要な指標である。本論文では近赤外（NIR）分光分析技術と特徴選択手法を組み合わせて魚粉のタンパク質含量の迅速な定量分析モデルを構築し、区間偏最小二乗法（iPLS）と二進変異戦略を用いた差分進化（DE）アルゴリズムを組み合わせて、区間偏最小二乗差分進化（iPLS-DE）による波長選択最適化モデルを構築し、魚粉のNIR分光データの特徴波長を選択した。iPLS-DEはiPLSにおける等分割区間数を調整して9つの最適特徴帯域を選択し、二進変異戦略のDEアルゴリズムで最適特徴帯域内の離散特徴波長の組み合わせを選別し、モデル評価指標に基づきiPLS-DE優選モデルを確定し、iPLS優選モデルと比較した。結果は魚粉全スペクトルを5つのサブ区間に分割した場合、50本の離散特徴波長を選択したiPLS-DE優選モデルのテストセット予測二乗平均平方根誤差および相対分析誤差がそれぞれ1.033％および4.058％であり、iPLS優選モデルはそれぞれ1.131％および3.855％であったことを示している。これはiPLS-DE法が魚粉のタンパク質定量検出におけるNIR分光分析モデルの予測能力を効果的に向上させることを示している。

近赤外分光;魚粉タンパク質;特徴抽出;区間偏最小二乗法;差分進化アルゴリズム