【摘 要】
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应用近红外透射光谱技术（NITS），采用偏最小二乘法（PLS）建立重庆地区稻米活体蛋白质含量（PC）定量分析数学模型。结果表明，糙米和精米蛋白质含量预测数学模型的定标标准误偏差（SEC）、交叉
【机 构】
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西南大学水稻研究所、农业部生物技术与作物品质改良重点开放实验室
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应用近红外透射光谱技术（NITS），采用偏最小二乘法（PLS）建立重庆地区稻米活体蛋白质含量（PC）定量分析数学模型。结果表明，糙米和精米蛋白质含量预测数学模型的定标标准误偏差（SEC）、交叉检验标准误差（SECV）、定标相关系数（RSQ）和交叉验证相关系数（1-VR）分别为0．252、0．247；0．256、0．278；-0．953、0．946；0.951、0.940；近红外预测值与化学值误差范围分别为-0．61～0．18、-0．39～0．46，相关系数分别为0．984、0．978，均达到极显著相关。利
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