小麦子粒湿面筋FT-NIRS分析模型的建立与研究

用傅立叶变换近红外光谱(FT-NIRS)分析小麦子粒湿面筋含量。采用国标GB/T14608-1993法测试了216份小麦子粒的湿面筋含量,用近红外仪采集数据,选择113份建立了数学模型。结果:最佳主成分数(Rank)=3,内部交叉验证均方差(RMSECV)=2.33,决定系数(R2)=90.69。为了验证模型的可靠性,对预测集样品进行预测,结果湿面筋的预测均方差(RMSEP)=2.70;相对偏差(RSEP,%)=11.84。结果表明,该数学模型可初步用来快速、较准确、无污染、低消耗地测试小麦子粒的湿面筋含量。     

小麦子粒粗蛋白FT-NIRS分析模型建立的初步研究

采用凯氏定氮法测试了216份小麦子粒的粗蛋白含量,用近红外仪采集数据,选择113份建立了数学模型。结果：最佳主成分数（Rank）=6,内部交叉验证均方差（RMSECV）=0.377,决定系数（R2）=96.89。为了验证模型的可靠性,对预测集样品进行预测,结果粗蛋白的预测均方差（RMSEP）=0.950,相对偏差（RSEP,%）=8.40。