| 基于变量选择的小麦粗蛋白含量近红外光谱检测 |
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| 引用本文： | 吕程序,姜训鹏,张银桥,张小超,毛文华.基于变量选择的小麦粗蛋白含量近红外光谱检测[J].农业机械学报,2016,47(S1):340-346. |
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| 作者姓名： | 吕程序 姜训鹏 张银桥 张小超 毛文华 |
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| 作者单位： | 中国农业机械化科学研究院,中粮营养健康研究院有限公司,中国农业机械化科学研究院,中国农业机械化科学研究院,中国农业机械化科学研究院 |
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| 基金项目： | 国家国际科技合作专项（2014DFA31660） |
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| 摘 要： | 小麦粗蛋白含量是其品质评价的重要指标，为探讨基于选择的短波近红外光谱变量定量判别小麦籽粒粗蛋白的可能性，采集了52份小麦籽粒样本，用湿化学方法分析其粗蛋白含量，获取其900~1700nm波段的光谱，进而利用该光谱进行预处理方法的优化研究及小麦籽粒蛋白敏感变量的优选研究，以偏最小二乘的方法建立了基于短波近红外光谱的小麦籽粒蛋白定量模型。结果表明：多元散射校正和小波变换结合是短波近红外光谱定量判别小麦籽粒粗蛋白含量较优的预处理方法；利用200次竞争性自适应重加权变量优选的统计结果，优选出1028、1158、1199、1367、1407、1445、1478、1494、1550、1584、1661、1686nm 12个变量为小麦籽粒蛋白敏感变量，占全谱的2%，该方法可稳定、高效地优选光谱变量，降低水分对模型的影响；结合预处理优化及变量优选建立偏最小二乘模型，模型预测决定系数和预测均方差分别为0.961和0.369。可见优选的短波近红外光谱变量可用于定量判别小麦籽粒粗蛋白含量。
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| 关 键 词： | 小麦 粗蛋白 近红外光谱 变量选择 |
| 收稿时间： | 2016/7/20 0:00:00 |
Variable Selection Based Near Infrared Spectroscopic Quantitative Analysis on Wheat Crude Protein Content |
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| Institution: | Chinese Academy of Agricultural Mechanization Sciences,COFCO Nutrition and Health Research Institute,Chinese Academy of Agricultural Mechanization Sciences,Chinese Academy of Agricultural Mechanization Sciences and Chinese Academy of Agricultural Mechanization Sciences |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | wheat crude protein near infrared spectroscopy viriable selection |
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