基于高光谱技术的燕麦β-葡聚糖含量测定方法研究

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为了实现燕麦β-葡聚糖含量的快速、准确、无损测定,研究了一种基于高光谱技术的燕麦β-葡聚糖含量测定方法。采集燕麦400~1 000nm范围的高光谱数据,采用多元散射校正方法处理原始光谱,使用分段线性回归分析方法对光谱数据进行降维,将光谱按照全波段(分1段)、100nm间隔(分3段)、200nm间隔(分6段)进行划分,共分成10段并分别计算出每段的特征拐点,共提取出10个特征拐点波长;将光谱特征拐点波长的反射率作为BP神经网络的输入向量,中间计算隐含层神经元的传递函数,采用S型正切函数logsig,输出向量是一维目标向量(即燕麦β-葡聚糖含量),采用BP神经网络对燕麦β-葡聚糖含量进行预测。结果表明:燕麦β-葡聚糖含量的预测值与国标测定值之间的决定系数R2达到0.75,预测均方根误差(RMSEP)达到0.009 8。将特征拐点波长与β-葡聚糖含量进行统计分析发现:燕麦β-葡聚糖含量的敏感波段在492、874、930nm附近,采用高光谱技术对燕麦β-葡聚糖含量进行无损检测是可行的。研究结果为燕麦β-葡聚糖含量的快速无损检测提供了理论依据和实用方法。
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