【摘 要】
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采用近红外光谱测定人参与西洋参的主要皂甙总量。采集人参与西洋参的漫反射光谱,分别对光谱进行正交信号校正（OSC）与常规预处理,建立了对应的偏最小二乘（PLS）回归模型。与常规最
【机 构】
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中国农业大学食品科学与营养工程学院,AfexaLifeSciencesInc.Edmonton
【基金项目】
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中加合作研究项目（No.200904810610008）资助
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采用近红外光谱测定人参与西洋参的主要皂甙总量。采集人参与西洋参的漫反射光谱,分别对光谱进行正交信号校正（OSC）与常规预处理,建立了对应的偏最小二乘（PLS）回归模型。与常规最优预处理方法相比,OSC能很好地消除人参与西洋参的品种差异,显著提高了光谱与皂甙含量的相关系数,同时降低了PLS建模因子数,提高了模型的稳健性与预测能力。所建立的OSC-PLS模型的预测集相关系数为0.97,预测标准差为0.519,相对分析误差为4.07。结果表明：近红外光谱可用于检测人参与西洋参主要皂甙总量,实现原料的现场快速筛查
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