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相似文献
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1.
[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.  相似文献   

2.
[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。  相似文献   

3.
采用多元统计分析方法,对贵州2010和2011年124个烤烟样品中的8种生物碱进行偏最小二乘回归分析。结果表明:假木贼碱、 二烯烟碱、新烟草碱及可替宁对烟碱含量的影响最大;通过偏最小二乘回归方程对烟碱含量进行预测,训练集119个样本的预测值与测定值之间的相对标准偏差都小于17.04%,其中有109个样本小于10.00%;用检测集5个样本进一步对方程进行验证,其预测值与测定值之间的相对标准偏差都小于6.72%。  相似文献   

4.
近红外光谱法在玉米粗蛋白含量测定研究中的应用   总被引:8,自引:2,他引:6  
探讨了HN1100型近红外光谱仪测定玉米粗蛋白的可行性。结果表明,定标集、检验集的预测值与化学测定值间均达极显著正相关,相关系数分别为0.982和0.937,并具有较小的定标标准差和预测标准差,分别为0.124和0.499。该仪器可用于玉米粗蛋白含量的测定。  相似文献   

5.
夏霞明  夏阿林  吉琳琳 《安徽农业科学》2018,46(10):162-164,182
[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。  相似文献   

6.
【目的】建立牛奶中尿素氮的快速、无损检测方法,为牛奶中尿素氮的快速检测提供支持。【方法】对200个牛奶样品进行近红外扫描,并用多功能乳制品分析仪对牛奶样品中尿素氮的含量进行测定;剔除20个异常样品后,得到由180个牛奶样品组成的得分样品,将得分样品分为定标集(144个)和验证集(36个),将正交试验设计与主成分回归法(PCR)、偏最小二乘法(PLS)、改进偏最小二乘法(MPLS)3种定量校正方法和多种光谱预处理方法结合,建立牛奶中尿素氮的近红外检测模型,利用目标函数法对模型预测效果进行评定。【结果】建立了定量检测牛奶中尿素氮的最优模型,其定标相关系数(R2)和定标标准差(SEC)分别为0.986 4和0.238 4。用验证集对所建模型进行验证,其校正相关系数(RSQ)和预测标准差(SEP)分别为0.976 0和0.360 0。利用所有得分样品对预测结果进行监控,并绘制尿素氮测定值与模型预测值的线性相关曲线,相关系数r2为0.980 5。【结论】利用近红外光谱法建立的尿素氮定量检测最优模型具有很好的适用性和准确性,可用于牛奶尿素氮的快速定量检测。  相似文献   

7.
近红外光谱法测定土壤全氮和碱解氮含量   总被引:1,自引:0,他引:1  
为探寻采用近红外光谱技术在野外快速测定土壤全氮和碱解氮含量的方法,采集土壤光谱信号,结合偏最小二乘法和主成分分析法,分别建立土壤全氮和碱解氮含量测定的定标模型。结果表明,采用PLS方法建模时,土壤全氮和碱解氮含量测定定标模型的精度较高。为提高模型的预测精度,采用多元散射校正、标准归一化、基线校正、卷积平滑和小波变换5种方法对光谱信号进行预处理,当用小波变换法对光谱信号进行去噪处理,并与PLS方法结合时,模型的预测精度最高,土壤全氮样品校正模型的相关系数为0.838 5,均方根误差为0.153 1,对应验证模型的相关系数为0.754 9,均方根误差为0.184 2,校正集和验证集土壤全氮含量预测值(y)与实测值(x)之间的关系模型分别为y=0.685 8x+0.198 0和y=0.621 4x+0.237 9;土壤碱解氮样品校正模型的相关系数为0.866 5,均方根误差为0.007 7,对应验证模型的相关系数为0.796 1,均方根误差为0.009 4,校正集和验证集土壤碱解氮含量预测值(y)与实测值(x)之间的关系模型分别为y=0.749 8x+0.019 4和y=0.700 7x+0.023 3。综合分析结果表明,应用近红外光谱技术对土壤全氮和碱解氮含量进行定量预测是可行的,且应用小波变换方法对光谱冗余信息进行预处理后,再与偏最小二乘法相结合可有效地提高模型的精度。  相似文献   

8.
用近红外光谱法测定大麦品质的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用国标法和近红外光谱法(NIRS)对大麦籽粒水分、蛋白质、淀粉、赖氨酸进行分析,同时用IA-450型近红外分析仪对4个主要品质指标建立了定标方程。其相关系数Rc分别为0.9847、0.9947、0.9559、0.9742,标准误差为0.1649~9.0620,表明用近红外光谱法建立的大麦籽粒水分、蛋白质、淀粉、赖氨酸定标方程可直接用于大麦品质的快速测定和大批育种材料的筛选。  相似文献   

9.
为实时监测鲜木薯中水分,指导其加工,建立了近红外光谱法现场快速测定木薯中水分含量的方法。采用横切木薯茎块方式进行制样,对其横截面进行近红外光谱扫描,二阶导数法预处理光谱图,定量偏最小二乘法(QPLS)建立模型,优化了模型条件和参数,建立最佳近红外光谱数学模型。结果:数学模型良好,验证集样品的化学值和近红外预测值间相关系数为O.9755,校正标准偏差(SEC)为1.31%,相对标准偏差(RSD)为2.20%,决定系数(R:)为0.9516。未知样品预测结果相对误差O.5%~3.4%。该水分定量分析NIRS数学模型具有较高的准确性,可满足快速测定鲜木薯中水分的要求,对促进鲜木薯加工业提高效率有积极意义。  相似文献   

10.
周根来  殷洁鑫  刘柱  茆羽  周明月 《安徽农业科学》2014,(21):7041-7042,7058
[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。  相似文献   

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