摘 要: | 为了对虉草体外干物质消化率(IVDMD)进行快速、简便、准确的分析和测定,本研究利用近红外光谱技术,结合化学计量学方法建立近红外校正模型,并通过外部验证对模型的实际预测能力进行评价并筛选最佳模型。结果表明,采用5 000~7144cm~(-1)和7 404~10 000cm~(-1)的建模光谱波段、mf光谱预处理方法、10/1~9的初/次级主成分数和偏最小二乘法(PLS)所建的模型为最佳模型,其校正决定系数(R2 cal)和验证决定系数(R2 val)分别为0. 9552和0. 9572,校正标准差(SEC)和验证标准差(SEP)分别为1. 9907和2. 0512,残差BIAS为0. 0829,预测相关系数(r)为0. 9784。由此可见,NIRS技术可用于虉草IVDMD的实际测定,模型预测效果良好。
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