近红外光谱法快速测定苎麻粗蛋白含量

[目的]探讨应用近红外光谱仪测定苎麻粗蛋白的可行性.[方法]以50个样品组成校正集,采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱信息与粗蛋白含量的校正模型,用该模型对10个样品的粗蛋白进行预测.[结果]该模型的相关系数为0.98.苎麻粗蛋白含量的化学测定值与近红外光谱模型预测值之间存在较好的相关性,预测值与化学值之间的平均相对误差为3.54％.[结论]用近红外光谱分析建立苎麻粗蛋白预测模型并测定苎麻粗蛋白含量是可行的.     

近红外光谱法同时测定卷烟配方中膨胀烟梗颗粒和再造烟叶的研究

[目的]考察近红外光谱法同时测定卷烟配方中膨胀烟梗颗粒和再造烟叶的可行性。[方法]对常规卷烟配方物质、卷烟膨胀烟梗颗粒和再造烟叶的化学常规成分含量、物质表面形态差异及近红外光谱差异进行分析。以60个含有不同量膨胀烟梗颗粒和再造烟叶的卷烟样品为建模样品集,用最小二乘法建立卷烟配方中膨胀烟梗颗粒和再造烟叶的近红外定量校正模型。[结果]样品中膨胀烟梗颗粒和再造烟叶的实际值和预测值的相关系数(r)分别达到0.996 1、0.994 9,校正误差均方根(RMSEC)分别为0.477和0.668。[结论]用近红外光谱可以同时快速准确地测定卷烟配方中膨胀烟梗颗粒和再造烟叶的含量。     

低场核磁共振结合多元校正对休闲豆干水分含量的快速测定

[目的]采用低场核磁共振仪对休闲豆干样品进行测量获取横向弛豫数据,结合多元校正方法对水分含量进行快速测定。[方法]使用直接干燥法测定豆干水分含量,测得的结果作为化学值。运用偏最小二乘(PLS)和误差反向传播人工神经网络(BP-ANN)方法结合豆干样品的核磁共振数据与化学值建立多元校正模型,实现对豆干水分含量的快速测定。[结果]对于PLS与BP-ANN方法,校正集样品的水分含量预测值和化学值之间的相关系数分别为0.923 5和0.917 6,校正均方根误差分别为0.027 2和0.028 1;预测集样品的水分预测值和化学值之间的相关系数分别为0.918 9和0.921 5,预测均方根误差分别为0.024 8和0.022 3。[结论]2种方法都能快速而准确地对休闲豆干的水分含量进行预测。     

近红外光谱技术测定水稻直链淀粉含量研究（英文）

以298份水稻种子为样本,用常规法测定直链淀粉含量,采用偏最小二乘法(PLS),优化建立精米直链淀粉含量近红外光谱预测校正模型。模型校正决定系数RC为0.95;校正标准差SEC为1.58;内部交叉检验决定系数RP为0.91,标准误差SEP为1.92。利用20个样品进行外部检验,预测值与真实值之间差异不显著,其相关系数达95%以上。定标模型预测性能较好,可以替代化学分析法快速测定水稻直链淀粉含量。     

近红外光谱技术测定水稻直链淀粉含量研究

以298份水稻种子为样本,用常规法测定直链淀粉含量,采用偏最小二乘法(PLS),优化建立精米直链淀粉含量近红外光谱预测校正模型.模型校正决定系数RC为0.95;校正标准差SEC为1.58;内部交叉检验决定系数RP为0.91,标准误差SEP为1.92.利用20个样品进行外部检验,预测值与真实值之间差异不显著,其相关系数达95%以上.定标模型预测性能较好,可以替代化学分析法快速测定水稻直链淀粉含量.     

鱼粉粗蛋白含量近红外模型的建立

[目的]为鱼粉粗蛋白含量提供一种快速、低廉、准确可靠的分析方法。[方法]以国内常见鱼粉为材料,使用InfraXact Lab型近红外光谱分析仪测定鱼粉的近红外光谱值,并采用常规凯氏定氮法测定鱼粉样品中粗蛋白含量,建立鱼粉粗蛋白含量的近红外分析模型,并对模型测定结果进行预测准确性评价。[结果]鱼粉粗蛋白含量定标方程的SECV值为0.515,1-VR值为0.865,粗蛋白含量的验证参数SEC值为0.302,RSQ值为0.925,说明定标方程的预测能力较好,可用来进行鱼粉粗蛋白含量的测定。[结论]建立的鱼粉粗蛋白含量近红外分析模型具有一定的实用价值,可用于鱼粉常规养分分析的实际工作。     

燕麦蛋白质近红外定量模型的创建及其在育种中的应用

[目的]研究利用近红外光谱分析法定量分析燕麦完整籽粒粗蛋白含量的可行性,探讨不同地区种植的同一燕麦品种蛋白质含量的变化,以期为燕麦的营养品质育种提供参考依据。[方法]收集蛋白质含量变幅较大的124份代表性燕麦样品,利用近红外谷物品质分析仪进行光谱扫描,采用常规化学分析方法(GB/T 5009.5—2010)测定样品蛋白质含量,借助近红外定标软件Win ISI,采用偏最小二乘法(PLS)建立燕麦粗蛋白含量的定标模型。利用定标模型对14个地区219份(17个品种)燕麦完整籽粒粗蛋白含量进行测定,分析不同地区、不同类型燕麦样本间的差异。[结果]124份燕麦籽粒样品的粗蛋白含量为15.49%~23.77%,分布范围较广,具有较好的代表性。成功建立了燕麦蛋白质含量的定标模型,决定系数较高,标准误差较小,回归方程具有较高的准确性。因此,利用近红外光谱分析技术检测燕麦籽粒中粗蛋白含量是可行且可靠的,可替代化学测定方法。[结论]近红外光谱分析技术为检测燕麦籽粒粗蛋白质含量提供了一种新方法。     

傅里叶变换近红外漫反射光谱法测定大麦粗蛋白含量

用FINIRDRS法(傅里叶变换近红外漫反射光谱法)测定大麦粗蛋白含量的定量分析表明,将不同类别的40个大麦样品建立标准样品集和预测方程,用该预测方程对测试集进行预测,预测值和实测值的相关系数为0.989,标准偏差为0.205;对40个未知样品进行预测,预测值和定测值的相关系数为0.969,标准偏差为0.537,说明FINIRDRS方法能简便、有效地测定大麦籽粒中粗蛋白含量,分析结果达到农业产品分析要求.     

近红外光谱法快速检测藜麦蛋白含量

[目的]建立一种藜麦粗蛋白含量快速、无损、简便的测定方法,为藜麦的资源评价和品质育种提供技术支持.[方法]以100份藜麦种质资源为材料,其中80％为校正集,20％为验证集,扫描得到藜麦近红外原始光谱,利用OPUS/QUAN T5.5光谱定量分析软件建立藜麦蛋白质含量的快速检测模型.[结果]采用一阶导数+矢量归一化光谱方法进行预处理,结合化学方法测定数据建立藜麦粗蛋白近红外定量模型,校正和预测效果最好,藜麦粗蛋白近红外定量模型的交叉验证决定系数为0.9182,外部验证决定系数为0.9151.[结论]基于近红外光谱法(NIRS)测定藜麦籽粒的蛋白含量是完全可行的.     

基于近红外光谱的烟草种子蛋白含量定标模型构建

为探索近红外光谱技术(near infrared spectroscopy,简称NIRS)在无损检测烟草种子蛋白含量方面的应用,研究120份烟草种子的近红外光谱,利用光谱影响值法(Leverage)对异常光谱进行处理后,在4 000~9 000 cm-1波数,利用主成分回归法(简称PCR)建立烟草种子蛋白质含量的定标模型,并采用外部独立验证的方式对模型进行检验。结果表明,标准正态变量转换法(简称SNV)处理结合De-trending算法下,建立的烟草种子蛋白含量定标模型的确定系数高达99.86%,校正标准差、预测标准差分别为0.71、0.68,校正集、验证集的预测值与化学测定值间均达极显著正相关,说明该近红外光谱定量分析模型效果较好,可用于烟草种子粗蛋白的测定。