【摘 要】
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采用近红外光谱(NIRS)分析技术和化学计量方法建立了稻谷蛋白质含量的近红外分析模型,并对模型进行了预测准确性评价;在建立校正模型的过程中,探讨了不同波段的校正效果及光
【机 构】
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国家粮食局科学研究院,北京,100037
【出 处】
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第一届中国粮油标准质量年会暨中国粮油学会粮油质检研究分会第一次代表大会
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采用近红外光谱(NIRS)分析技术和化学计量方法建立了稻谷蛋白质含量的近红外分析模型,并对模型进行了预测准确性评价;在建立校正模型的过程中,探讨了不同波段的校正效果及光谱散射处理、数学(导数)处理等优化处理对校正模型的影响.结果表明:采用近红外光波段所建模型的校正效果最好,偏最小二乘法是建立稻谷蛋白质含量校正模型的最佳回归方法,所建立模型的校正相关系数(RSQ)为0.9896,校正标准偏差(SEC)为0.0861;内部交互验证相关系数(1-VR)为0.9860,内部交互验证标准偏差(SECV)为0.1003.外部验证的相关系数(r)为0.983,外部验证标准偏差(SEP)为0.115.标准方法与NIRS测定方法测定的稻谷蛋白质含量之间的T检验值为0.249,显示两种方法测定结果无显著性差异(p＜0.05),说明所建立的稻谷蛋白质含量的NIRS数学模型预测准确性较好,可用于稻谷蛋白质含量的快速测定.
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