【摘 要】
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本试验旨在验证采用近红外光谱法(NIRS)预测大豆常规营养组分的可行性。180个样品来自黑龙江省,选用偏最小二乘法(PLS)为建模方法,采用二阶导数和Norris导数滤波法处理光谱数
【机 构】
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齐齐哈尔大学食品与生物工程学院; 东北农业大学动物科技学院; 河北科技师范学院;
【基金项目】
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农业部现代奶牛产业化技术体系(CARS-37);齐齐哈尔大学校内青年科学基金(2012k-Z06)
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本试验旨在验证采用近红外光谱法(NIRS)预测大豆常规营养组分的可行性。180个样品来自黑龙江省,选用偏最小二乘法(PLS)为建模方法,采用二阶导数和Norris导数滤波法处理光谱数据后,建立了大豆中干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、粗脂肪(CF)、粗灰分(Ash)等的近红外模型,为大豆提供科学的检测方法和高效的分析平台。结果表明:采用近红外光谱法得到的CP、CF、DM和Ash测定值与化学法测定值的决定系数(R2)分别为0.96、0.96、0.94和0.90,相对分析误差(SD/RMSEP)分别为4.52、3.75、3.47和2.47。本试验结果显示,用近红外光谱法可以准确快速测定DM、CP和CF含量,且预测的CP含量更为准确,而预测Ash含量的精度有待于进一步提高。
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