本文档属于类型a，即一篇关于单一原创研究的学术论文。以下是针对该研究的学术报告：
作者与机构
本研究的主要作者包括Dandan Ye、Laijun Sun、Borui Zou、Qian Zhang、Wenyi Tan和Wenkai Che。他们来自中国黑龙江省哈尔滨市的黑龙江大学电子工程学院，具体地址为黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路74号A8号楼503室。该研究发表于《Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy》期刊，2018年第189卷，页码为463-472。
学术背景
本研究的主要科学领域是近红外光谱（Near Infrared Spectroscopy, NIRS）技术在农业食品分析中的应用，特别是小麦蛋白质含量的无损预测。近红外光谱技术作为一种非破坏性分析方法，能够在不破坏样品完整性的情况下快速测量多种参数，且成本较低，因此在食品分析中得到了广泛应用。然而，模型的准确性依赖于精确的数据和适当的分析方法。本研究的背景知识包括近红外光谱技术的基本原理、偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression, PLSR）模型的应用、以及蒙特卡洛交叉验证（Monte Carlo Cross Validation, MCCV）等统计方法。研究的主要目的是通过优化数据分析和建模方法，提高小麦蛋白质含量预测模型的准确性和鲁棒性。
研究流程
本研究共包括以下几个主要步骤：
样本准备与光谱采集
研究使用了来自中国长江上游、中下游以及东北和西北地区的116个小麦样本。样本在室温（20±1°C）下保存。光谱数据使用丹麦Foss公司生产的Infratec 1241谷物质量分析仪进行采集，光谱范围为850至1050 nm，共100个波段，采样间隔为2 nm，光谱分辨率为10 nm。每个样本扫描10次，最终光谱数据为10次测量的平均值。
化学测定
蛋白质含量采用凯氏定氮法（Kjeldahl method）测定，依据GB/T 5009.5-1985标准。116个样本的蛋白质含量范围为9.4395%至16.9796%。
PLSR模型的构建与优化
研究采用偏最小二乘回归（PLSR）方法构建模型，并提出了一种新的全局搜索方法（Global Search Method）来选择PLSR成分。为了选择具有代表性和普遍性的建模样本，研究采用了蒙特卡洛交叉验证（MCCV）方法来检测异常样本，最终识别出4个异常样本。此外，研究还结合改进的模拟退火算法（Improved Simulated Annealing, ISA）与PLSR方法，从光谱数据中选择最有效的变量，将数据维度从100降至57，预测集的标准误差（Standard Error of Prediction, SEP）从0.0716降至0.0565，预测值与实际值的相关系数（R²）从0.9989提高至0.9994。为进一步降低数据维度，研究还使用了连续投影算法（Successive Projections Algorithm, SPA），并将这两种方法的组合称为ISA-SPA。结果表明，基于ISA-SPA构建的校准模型在综合考虑模型准确性、鲁棒性和复杂度的情况下，表现出最优的性能，决定系数（R²）提高至0.9986，SEP降至0.0528。
数据预处理与变量选择
研究对光谱数据进行了多种预处理，包括标准正态变量变换（Standard Normal Variate, SNV）、一阶导数（First Derivative, D1）、二阶导数（Second Derivative, D2）和Savitzky-Golay平滑（Savitzky-Golay Smoothing, SG）等。通过比较不同预处理方法的效果，最终选择SG+D1+SNV作为最优预处理方法。此外，研究还采用了改进的模拟退火算法（ISA）和连续投影算法（SPA）进行变量选择，进一步优化了模型的性能。
模型性能评估
研究通过决定系数（R²）、标准误差（SEP）和残差预测偏差（Residual Predictive Deviation, RPD）等指标评估模型的性能。结果表明，基于ISA-SPA方法构建的模型在预测小麦蛋白质含量方面表现出色，R²达到0.9986，SEP为0.0528，RPD为26.9075。
主要结果
研究的主要结果包括：
1. 通过全局搜索方法选择PLSR成分，显著提高了模型的预测准确性，SEP从1.3924降至0.1312。
2. 蒙特卡洛交叉验证方法成功识别出4个异常样本，进一步优化了模型的鲁棒性。
3. 改进的模拟退火算法（ISA）和连续投影算法（SPA）的结合有效降低了数据维度，从100个变量降至14个变量，同时提高了模型的预测精度，SEP从0.0716降至0.0528。
4. 最优预处理方法SG+D1+SNV显著提高了模型的表现，R²达到0.9975，SEP为0.0716。
结论
本研究通过优化数据分析和建模方法，提出了一种基于近红外光谱技术的小麦蛋白质含量无损预测新方法。研究结果表明，全局搜索方法、蒙特卡洛交叉验证以及改进的模拟退火算法与连续投影算法的结合，显著提高了模型的准确性和鲁棒性。该研究为小麦蛋白质含量的在线快速测定提供了一种高效、精确的非破坏性分析方法，具有重要的科学和应用价值。
研究亮点
1. 提出了一种新的全局搜索方法用于选择PLSR成分，避免了传统内部交叉验证方法容易陷入局部最优解的问题。
2. 结合改进的模拟退火算法（ISA）和连续投影算法（SPA），显著降低了数据维度，同时提高了模型的预测精度。
3. 通过蒙特卡洛交叉验证方法成功识别出异常样本，进一步优化了模型的鲁棒性。
4. 最优预处理方法SG+D1+SNV的应用显著提高了模型的表现。
其他有价值的内容
本研究还详细探讨了不同预处理方法对模型性能的影响，为未来相关研究提供了参考。此外，研究中使用的小麦样本来自中国多个地区，具有较强的代表性，进一步增强了研究结果的普适性。
以上是对该研究的全面报告，详细介绍了研究的背景、流程、结果及其科学和应用价值。