【摘 要】
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分别以稻谷、糙米、精米和精米粉为扫描材料,应用近红外光谱法建立了籼稻蛋白质含量的预测模型。结果表明,采用光谱预处理的校正效果比不采用预处理的好,用偏最小二乘法（PLS）获
【机 构】
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浙江省农业科学院作物与核技术利用研究所
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分别以稻谷、糙米、精米和精米粉为扫描材料,应用近红外光谱法建立了籼稻蛋白质含量的预测模型。结果表明,采用光谱预处理的校正效果比不采用预处理的好,用偏最小二乘法（PLS）获得的籼稻稻谷、糙米、精米、精米粉的回归模型和交叉验证结果为：最优校正决定系数（R2）和交叉检验均方误差（RMSECV）分别为0.772 10、.507,0.888 40、.379,0.911 6、0.336,0.951 0、0.258,稻谷的误差最大,粉样的误差最小。育种实践中,低世代可选用糙米、高世代可选用精米和精米粉作为扫描样本测定稻
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