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。     

近红外光谱技术(NIRS)测定玉米粉碎粒度的研究

试验研究了近红外光谱技术(NIRS)快速测定玉米粉碎粒度的应用。建立的近红外定量预测模型定标决定系数(RC2)为0.9463,相对标准差(RSD)为6.5619%,相对分析误差(RPD)为4.3771,定标结果较好;并对模型的预测能力进行了验证,其中验证决定系数(RV2)为0.9186,相对标准差为6.8646%,相对分析误差为4.0856,预测能力较好,表明近红外技术具有较高的准确度。实验研究结果对饲料生产过程中粉碎粒度的控制具有重要的实际意义。     

近红外光谱法检测饲料玉米品质的优化PLS模型

试验基于化学计量学方法,提出了饲料玉米品质检测的优化近红外光谱定量模型。首先以偏最小二乘法分别建立饲料玉米水分、蛋白质测定的全光谱定标模型,然后综合运用光谱变换、异常样本剔除和特征波长选择等技术方法优化其性能。结果表明:优化模型的建模波点数减至全光谱的5%以下,R_c²和R_p²升到0.99以上,RMSEC和RMSEP降至0.05以下,RPD提高到12以上,预测结果与参考值的差异不显著(P>0.05)。由此可见,优化模型的预测能力和运行效率得到了显著改善,可将其用于实际检测工作。     

反刍动物饲料中总磷的近红外反射光谱分析研究

利用近红外反射光谱分析技术,采用偏最小二乘回归(PLS)方法,分别对光谱进行附加散射校正、变量标准化、一阶导数和二阶导数处理,建立了反刍动物饲料中总磷的预测模型。附加散射校正和二阶导数处理定标效果最优。定标集化学分析值与预测值之间的决定系数(R2)和标准差(RM-SEC)分别为0.9426和0.0347,相对分析误差为4.32;验证集化学分析值与预测值之间的决定系数(r2)和标准差(RMSEP)分别为0.9321和0.0359,相对分析误差为3.93。结果表明,利用近红外光谱反射分析技术可以定量检测反刍动物饲料中总磷的含量。     

玉米干酒精糟用作猪饲料的潜力日益增长

玉米干酒精糟(DDGS)是燃料乙醇工厂用玉米籽实与精选酵母混合发酵生产乙醇和二氧化碳后,剩余的发酵残留物通过低温干燥形成的共生产品,用3t玉米生产1t乙醇的同时可以生产1tDDGS。由于DDGS是国际市场公认的优质蛋     

近红外光谱技术在饲料氨基酸检测中的研究进展

测定氨基酸的含量对于动物营养、生理、蛋白质代谢及低蛋白日粮的研究具有非常重要的意义.近红外光谱分析技术具有分析速度快、操作简单、无损分析、效率高和无污染等优点,在饲料检测中得到广泛关注.文章介绍近红外光谱分析技术的原理、优缺点,近红外光谱技术在饲料氨基酸检测上的研究进展及影响其检测准确性的因素,旨在为氨基酸的准确、快速...     

傅立叶变换近红外光谱技术快速测定玉米DDGS营养成分

为实现玉米DDGS营养指标的快速检测,本实验采用傅立叶变换近红外光谱技术,建立玉米DDGS水分、粗蛋白质、粗脂肪、粗灰分和氨基酸定量分析模型。收集全国范围内230个玉米DDGS样品,随机分为215个校正样品和15个验证样品,通过对不同组分独立进行光谱的预处理、交互检验计算和优化定标,得到的水分、粗蛋白质和粗脂肪定标方程决定系数R~2均在0.9以上,交互验证均方根误差(RMSECV)在0.30以内,相对分析误差RPD>3;粗灰分R~2为0.81,RMSECV为0.12,RPD为2.3,盲样验证结果均满足GB/T 18868要求,模型均有较好的准确性和稳定性;氨基酸组分建模和验证效果也较好。结果表明,采用傅立叶变换近红外光谱技术能够实现对玉米DDGS的快速检测。     

玉米酒精糟（DDGS）在生长猪中的氨基酸及能量消化率测定

玉米酒精糟（DDGS）作为乙醇工业的副产品,正越来越多的被用作猪日粮的一部分。然而研究发现,即使采用的原料相同。DDGS中的化学成分也是有差异的（Cromwell等,1993;Spiehs等,2002）。这种差异可能与发酵效率、烘干温度和加入到干酒糟中可溶物的量有关。     

蜂蜜中果糖含量近红外光谱试验研究

以68份蜂蜜样品为材料,利用傅立叶变换近红外光谱技术（NIR）结合偏最小二乘法（PLS）,建立了蜂蜜中果糖含量的近红外光谱数学模型,并对模型预测结果进行评价。结果表明,选择11065．36cm^-1～7857．90cm^-1波数范围内的光谱,进行SG预处理方法,用8个主成分建立的蜂蜜果糖含量模型效果最好,模型相关系数、校正均方差和预测均方差分别为0．9259、1．21和1．64。该方法具有快速、准确、成本低等特点。     

桑树叶片的叶绿素值检测与光谱特征分析方法

为了探索一种基于光谱技术的快速、无损且准确的桑树叶片叶绿素值(SPAD)检测方法,对6个桑树品种叶片的叶绿素值与可见-近红外光谱(Vis-NIR)反射率进行了测定与分析。同一叶片因测量部位不同,SPAD值也不同;同一植株自上而下的叶片SPAD值呈上升趋势。采用偏最小二乘法(PLS)建立了6个桑品种叶片的SPAD与叶片的可见-近红外光谱反射率定量分析模型,校正相关系数均达到0.80以上,预测相关系数均达到0.79以上,表明利用可见-近红外光谱分析法能较好地检测桑树叶片的叶绿素值。     

利用近红外光谱快速检测大青山山羊肉脂肪与蛋白质含量

本试验旨在研究利用近红外光谱分析技术快速检测羊肉中蛋白质与脂肪含量。选择18、30、42月龄3个年龄组的大青山山羊各20只,采集背最长肌(B)、臂三头肌(Q)、股二头肌(H)3个部位的肌肉样本,共180块,测量蛋白质与总脂肪含量并收集样本的近红外光谱。利用偏最小二乘法关联含量与光谱数据,分别建立大青山山羊肉中蛋白质与总脂肪含量定量预测模型。结果显示:蛋白质含量预测模型的均方根误差(RMSEC)值为0.668,交叉验证均方根误差(RMSECV)值为0.697;总脂肪预测模型的RMSEC值为0.503,RMSECV值为0.580;选择未参与建模的不同年龄、不同部位的样本共27个作为验证集对模型进行验证,得到蛋白质含量预测模型RPD值为3.71,总脂肪含量预测模型RPD值为3.23。本研究所建模型精确度符合检测要求,能够很好地实现蛋白质和总脂肪含量的快速测定,为羊肉品质分析测定提供了一种快速简便的检测方法。     

近红外光谱技术快速测定豆粕、玉米真可消化氨基酸含量的研究

本试验应用近红外光谱技术（ＮＩＲＳ）预测了豆粕、玉米中的真可消化氨基酸含量。氨基酸消化率用去盲肠公鸡作试验动物,用修正的Ｓｉｂｂａｌｄ强饲法进行测定。定标的结果表明,豆粕中除与胱氨酸有关的几个方程外,其它氨基酸的定标经检验证明具有良好的预测性能。玉米真可消化氨基酸的定标性能不如豆粕好,目前还不能进行实际的应用,但大部分氨基酸定标方程的相关系数经Ｆ检验达到极显著水平,说明用ＮＩＲＳ预测玉米真可消化氨基酸是可行的。近红外光谱技术提供了一种可用于日常测定鸡真可消化氨基酸的即时分析方法,它能够替代查书面值以及使用耗时而昂贵的体内法测定真可消化氨基酸含量。营养学家可根据真可消化氨基酸数据进行饲料配方,起到准确、及时、低投入、高产出、低污染、高效利用饲料资源的作用。     

近红外光谱分析技术快速测定鱼粉氨基酸含量的研究

本实验以高压液相色谱法测得的５０个鱼粉的氨基酸含量为基准,并用ＮＩＲ分析仪收集了样品的光谱数据,通过多元回归法建立两者的回归方程即近红外光谱测定鱼粉氨基酸含量的定标软件,并用未参与定标的鱼粉样品对定标软件的精确度进行了检验。定标结果表明,赖氨酸、蛋氨酸、胱氨酸、总氨基酸的标准差分别为：０２９８,０２３９,０１４８,３７７８;相关系数分别为：０９６５,０８７６,０９３９,０９４０;变异系数分别为：１１％,２２％,２２％,８％;Ｆ值分别为：１４７,３１,６３,８９,经Ｆ检验均达到了显著水平。检验结果表明：赖氨酸、蛋氨酸、胱氨酸、总的氨基酸的标准差分别为：０３７５,０３０４,００７４,２０４１;相关系数分别为：０９３９,０６６４,０９６２,０９７５;变异系数分别为：１１６％,２１７％,２２１％,７５％。从实验结果可看出,在研制出的鱼粉几个重要氨基酸的定标软件中,赖氨酸和总的氨基酸的定标效果好于蛋氨酸、胱氨酸的定标,后者的精度有待进一步提高。     

近红外光谱技术(NIRS)可实现对氨基酸和可利用氨基酸的快速检测

近红外光谱技术（ＮＩＲＳ）可预测高蛋白饲料中氨基酸和可消化氨基酸的含量,这些数据对饲料质量监控很有用。通过这些数据,可以发现采进饲料原料中的等外品,还可以根据相关的营养参数对每宗饲料原料进行分级。营养学家可应用这些数据,再结合试验室分析数据制定日粮配方。     

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。     

稻谷干全酒精糟的营养价值及其在畜禽饲料中的开发利用

稻谷在深加工制备燃料乙醇的过程中产生的副产物主要为稻谷干全酒精糟(DDGS),其营养价值丰富,通过在饲料中的科学应用,不仅可以发挥地产原料的优势,缓解饲料原料资源紧缺的局面,还可以有效降低饲料成本。本文综述了稻谷DDGS的营养价值及其在饲料中的应用,以期为稻谷DDGS的应用提供参考。     

近红外(NIRS)和粗蛋白预测氨基酸含量的精度比较研究

本试验使用同一套饲料样品进行NIRS的定标方程、本实验的粗蛋白（CP）一元回归方程、NRC的CP一元回归方程、田河山的CP一元回归方程之间的精度比较研究。研究结果表明，用粗蛋白为指标建立的预测豆粕和玉米氨基酸的3种方程（本试验建立的预测方程、田河山的预测方程、NRC的预测方程）取得了比较一致的预测结果，经F检验达到了显著或极显著的程度，但R值都不高，大部分在0.40～0.70之间，远低于NIRS的预测方程。NIRS预测豆粕氨基酸定标方程的相关系数中，除蛋氨酸、胱氨酸、苏氨酸外，都在0.90以上，蛋氨酸、胱氨酸、苏氨酸相关系数分别为0.823、0.887、0.883，而且粗蛋白进行预测的相关系数在0.39、0.52、0.68。显然NIRS预测的结果要好于用粗蛋白预测的效果，从标准差上看，用粗蛋白含量预测氨基酸的标准差一般为NIRS的2～6倍，NIRS的预测精度显然好于用粗蛋白预测的精度。     

紫色土光谱特征及其碱解氮的预测研究

文章分析探索了应用可见近红外光谱技术快速、高效、便捷测定土壤营养参数的可能性。采集蓬莱镇组紫色土样本,比对分析了不同肥力水平、土壤厚度和土壤粒径条件下采集土壤光谱对可见近红外光谱特征的影响,筛选出不同厚度、粒径土壤条件下的碱解氮含量预测模型。研究结果表明,土壤样本厚度为30mm时具有最大的光谱反射率,建立的氮含量预测模型效果最佳,校正集和验证集的相关系数分别为0.84和0.83,均方根误差分别为1.79和1.87。土样粒径在0.25-0.85mm时氮含量的预测效果最佳,校正集和验证集的相关系数均超过0.8,且均方根误差较小;但当土样粒径<0.25mm时,氮含量预测模型效果明显下降。采用20目（<0.85mm）过筛、30mm厚度土壤样本采集可见近红外光谱和偏最小二乘法（PLS）模型预测,可以实现对蓬莱镇组紫色土碱解氮含量的较好光谱预测。     

玉米酒精糟及可溶物（DDGS）对猪的饲用价值

1对猪的营养价值张宏福等评定了猪对玉米酒精糟及可溶物(DDGS)中氨基酸的可利用情况,DDGS中的必需氨基酸和非必需氨基酸分别为