应用绵羊粪便的近红外光谱方程评定其日粮的可消化有机物

利用近红外光谱法 (NIRS)对绵羊粪便的扫描值和日粮的体内测定值来建立定标方程式。以绵羊为试验动物 ,日粮主要由各种牧草、作物秸秆和棉花籽壳组成 ,试验动物日粮设计了 78个蛋白水平。在 2 0 0 2年和 2 0 0 3年分别用 15只和 2 0只成熟母羊 (体重为 5 5± 2 .4kg)进行了为期 7周的实验。体内收粪法测定出的日粮可消化有机物(DOM)水平为 5 2 .4 %至 75 .8% ,日粮的可消化有机物的定标方程式决定系数r2 =0 .80 ,定标标准误差SEC =1.5 1。随机选取 2 0 0 3年试验第 3周第 7d的 10个粪便样品利用可消化有机物定标方程预测其日粮的可消化有机物 ,其结果是决定系数r2 =0 .94 5 ,预测标准误差SEP =0 .5 5 2 ,斜率Slope =1.0 83,表明利用近红外光谱法 (NIRS)对粪便的扫描值可以有效预测绵羊日粮的可消化有机物     

利用在线近红外光谱鉴别雌雄蚕蛹的方法

采用自动识别雌雄蚕蛹的技术与设备,是解决蚕种生产人工鉴蛹人力短缺和保证鉴蛹正确率的有效途径之一。以6个家蚕品种的蚕蛹供试,利用自制的在线近红外光谱检测装置进行雌雄蛹的鉴别。分别以3种采谱条件采集各供试家蚕品种蚕蛹样品的近红外光谱,以采用全谱和经竞争性自适应重加权算法(CARS)、无信息变量消除法(UVE)优选后的波长变量分别建立偏最小二乘判别分析(PLSDA)的雌雄蚕蛹识别模型。测试结果显示,在3种采谱条件下,以单个家蚕品种的光谱数据建模时雌雄蚕蛹鉴别的正确率达100%;多个家蚕品种的蚕蛹混合后采集光谱数据建模,其中采用方法 a(积分时间8 ms,扫描次数5次)、方法 b(积分时间为8 ms,扫描次数10次)、方法 c(积分时间20 ms,扫描次数10次)获取光谱数据建模的鉴别正确率分别达94.2%、95.2%、100.0%。选择高速采集光谱的方法 a,经CARS法优选波长后建模的测试结果优于经UVE法优选波长建模的结果,对校正集、交叉验证集和预测集蚕蛹样品的雌雄识别正确率分别为100%、100%和96.2%。研制的在线近红外光谱检测装置及建立的检测方法与模型,可应用于蚕种生产中快速鉴别分选雌雄蚕蛹。     

基于偏最小二乘法的新疆杏可溶性固形物含量的无损检测

利用近红外光谱无损检测技术,以成熟的库车小白杏为研究对象,先通过一阶导数混合标准正态变量变换法进行光谱预处理,再利用偏最小二乘法建立杏可溶性固形物含量预测模型。结果表明,最佳因子数为4,模型的相关系数为0.964 45,校正集标准偏差为0.215,预测集标准偏差为0.456时模型最佳。结果表明,基于近红外光谱技术测定杏的可溶性固形物含有具有可行性,可以为库车小白杏的无损检测提供重要参考与技术支持。     

宁夏玉米营养成分近红外分析模型建立与应用

研究采集宁夏区内各市县(固原、海原、同心、中卫、中宁、永宁、平罗)抽取玉米样品120批,用近红外分析仪扫描定标样品集获得玉米近红外光谱图,利用偏最小二乘法建立模型,并分别经过无预处理、均值中心化、标准正态变量转换、一阶导数、标准正态变量转换结合去趋势校正(SNV+D)预处理光谱,获得水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纤维预测模型,分别是经过MC、SNV+D、SNV+D、SNV+D光谱预处理后效果最好。预测决定系数R² _p分别为0.951、0.976、0.728、0.897,相对分析误差RPD除粗脂肪为2.62外,其他均大于3的近红外预测模型,通过预测模型验证集验证后,并对模型预测值与实测值进行U检验,结果为差异不显著(P>0.05)。该近红外预测模型对玉米中水分、粗蛋白、粗纤维具有较佳预测效果,粗脂肪的预测精度有待进一步提高。