基于XGBFFS-GA算法与近红外光谱的生鲜乳品质多指标集成分级模型研究

　　为解决生鲜乳多指标品质快速评价难题，研究人员提出基于XGBoost特征选择与遗传算法(GA)优化的近红外(NIR)光谱集成模型(XGBFFS-GA-SVM)，实现脂肪、蛋白质和体细胞数(SCC)的联合分级，预测准确率达94.84%，为乳品质量智能监测提供新方法。

　　

乳制品作为人类重要营养来源，其原料奶品质直接决定终端产品质量。传统检测方法如凯氏定氮法(蛋白质)和罗兹-哥特里法(脂肪)耗时费力，而现有近红外(NIR)光谱技术多局限于单指标分析。如何实现脂肪、蛋白质和体细胞数(SCC)多参数联合分级，成为制约乳业智能化发展的关键瓶颈。

黑龙江省畜牧兽医技术服务中心的研究团队在《Computers and Electronics in Agriculture》发表研究，通过617份荷斯坦奶牛生鲜乳样本，创新性融合极端梯度提升(XGBoost)与遗传算法(GA)，开发XGBFFS-GA变量选择方法，构建支持向量机(SVM)集成分级模型。关键技术包括：采用标准正态变量变换(SNV)预处理NIR光谱数据；基于XGBoost重要性评分进行前向特征选择(XGBFFS)；通过GA二次优化变量空间；对比ReliefF、竞争性自适应重加权采样(CARS)等传统方法。

光谱数据分析
原始光谱在980.98 nm（O-H键二级倍频）和1800.51 nm（C-H键一级倍频）等特征波段显示明显吸收峰，经SNV处理后信噪比显著提升。

变量选择结果
XGBFFS-GA将变量维度从2151压缩至47个关键波长，较传统方法减少60%冗余信息，其中1942.12 nm波段与乳成分氢键网络高度相关。

模型性能评估
XGBFFS-GA-SVM模型预测集准确率达94.84%，F1值94.21%，较单一XGBoost模型提升8.3%，证实多算法协同能有效捕捉脂肪-蛋白质-SCC的复杂非线性关系。

该研究突破传统"单指标-单模型"局限，首创基于机器学习的生鲜乳多参数集成评价体系。XGBFFS-GA算法为NIR光谱变量选择提供新范式，模型部署后可使检测效率提升20倍，对实现乳品生产线实时质量控制具有重要工程价值。未来可扩展至其他农产品多指标联检领域。