【摘 要】
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采用10种不同的预处理方法对面粉湿面筋含量的近红外光谱数据进行预处理,并比较了10种预处理方法对偏最小二乘法(PLS)建立定量模型效果的影响。结果表明,采用近红外光谱(NIRS
【机 构】
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中国地质大学（北京）地球科学与资源学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（49902019）,中国科学院知识创新工程（KZCX2-209-05）
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采用10种不同的预处理方法对面粉湿面筋含量的近红外光谱数据进行预处理,并比较了10种预处理方法对偏最小二乘法(PLS)建立定量模型效果的影响。结果表明,采用近红外光谱(NIRS)分析技术对面粉中的湿面筋含量进行定量分析时,一阶导数+减去一条直线的预处理方法对面粉湿面筋含量的预测效果最好,内部交叉验证相关系数R为0.901 8,内部交叉验证标准差(RMSECV)为0.708;预测相关系数R为0.920 9,预测标准差(RMSEP)为0.083,提高了预测模型的精度和准确性。
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