단백질 함량은 어분 품질 평가의 중요한 지표이다. 본 논문에서는 근적외선(NIR) 분광 분석 기술과 특징 선택 방법을 결합하여 어분 단백질 함량의 빠른 정량 분석 모델을 구축하였으며, 구간 부분 최소 제곱법(iPLS)과 이진 변이 전략의 차분 진화(DE) 알고리즘을 결합한 구간 부분 최소 제곱 차분 진화(iPLS-DE) 파장 선택 최적화 모델을 구축하여 어분 NIR 분광 데이터의 특징 파장을 선택하였다. iPLS-DE는 iPLS에서 동등 구간 수를 조정하여 9개의 최적 특징 대역을 선정하고, 이진 변이 전략의 DE 알고리즘을 사용하여 최적 특징 대역 내에서 이산 특징 파장 조합을 선별하며, 최종적으로 모델 평가 지표에 따라 iPLS-DE 최적 모델을 확정하고 iPLS 최적 모델과 비교하였다. 결과는 어분 전체 스펙트럼을 5개의 하위 구간으로 나누었을 때, 50개의 이산 특징 파장을 선택한 iPLS-DE 최적 모델이 시험 집합 샘플의 예측 평균 제곱근 오차와 상대 분석 오차가 각각 1.033%와 4.058%이며, iPLS 최적 모델의 예측 평균 제곱근 오차와 상대 분석 오차는 각각 1.131%와 3.855%임을 나타냈다. 이는 iPLS-DE 방법이 어분 단백질 정량 검출을 위한 NIR 분광 분석 모델의 예측 능력을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 보여준다.

근적외선 분광;어분 단백질;특징 추출;구간 부분 최소 제곱법;iPLS;차분 진화 알고리즘