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[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
杨翠玲 陈文杰 赵兴忠 田建华 李殿荣
应用近红外光谱技术(NIRS)对油菜种子9种主要品质参数进行了分析研究,并建立了数学模型。内部交叉验证结果表明,油菜种子油酸、亚油酸、亚麻酸、芥酸和饱和脂肪酸的决定系数R2分别为98．97％, 93．02％,86．49％,99．53％和84．78％,均方差分别为2．20,1．12,0．46,1．51和0．29;油菜种子含水量、含油量、硫苷和蛋白质含量的R2分别为99．64％,98．91％,82．46％-98．40％和89．32％,均方差分别为0．23,0．39,2．59- 13．50和0．74。对于含量较小而极差较大的硫苷采用分段建模,可提高分析结果的准确性。外部检验结果表明:各参数近红外预测...
[期刊] 西南农业学报
[作者]
汪庆平 黎其万 董宝生 束继红
本试验对近红外光谱技术预测山核桃中粗脂肪和蛋白质含量进行了定标方程研究。定标就是建立常法测定值与近红外光谱值之间的相关关系。山核桃中的粗脂肪用索式抽提法进行测定,蛋白质用凯氏定氮法测定,用近红外光谱仪收集样品的光谱数据,用多元线性回归法建立经典法测定值与光谱值之间的相关关系。定标结果表明,粗脂肪的相关系数高达0.99,变异系数为0.83,经检验测试证明其定标方程具有良好的预测性能,因此近红外光谱技术可用于日常快速准确地测定山核桃中粗脂肪含量。
[期刊] 华北农学报
[作者]
孟兆芳 赵龙莲 程奕 陈秋生 张玺 范朝晖 严衍禄
应用近红外光谱法(Near infrared spectroscopy,NIRS)和偏最小二乘法(Partial least squares,PLS)建立玉米粗蛋白质、粗脂肪和粗淀粉定量分析的近红外光谱数学模型,并对模型预测结果的准确性进行了评价。结果表明:近红外预测模型的内部交叉验证决定系数(R2cv)分别为:0.9778,0.9666和0.9927;交叉证实标准差(RMSECV)分别为:0.38,0.40和1.51;模型外部验证决定系数(Rv2al)分别为0.9391,0.9651和0.9875;外部验证标准差(RMSEP)为0.41,0.35和1.31。实际样品的常规分析结果得出玉米粗蛋...
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
黄安民 江泽慧 李改云
该文用近红外光谱法对毛竹和杉木的木质素含量进行了快速测定.首先依据常规湿化学方法测定了54个毛竹和48个杉木样品的木质素含量,用近红外光谱仪采集相应的光谱,对原始光谱进行平滑预处理和二阶微分处理后,用偏最小二乘法和完全交互验证方式建立了相应的校正模型和预测模型.结果表明,毛竹和杉木木质素含量预测模型的相关系数R分别为0·97和0·90;预测标准误差SEP分别为0·65和0·28·将毛竹和杉木样品混合,建立的混合分析模型,R为0·98,SEP为0·83·结果表明,近红外光谱法可以快速预测杉木和毛竹中的木质素含量.
关键词：
近红外光谱 木质素 毛竹 杉木
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
林新 牛智有 刘梅英 马爱丽
应用现代近红外光谱分析技术,建立了绿茶中水分、茶多酚、咖啡碱和游离氨基酸4种主要成分的改进偏最小二乘(MPLS)定标模型,用目标函数法对不同光谱预处理方法进行考查,评定出最优模型,并对其进行了验证。各成分最优模型的目标函数值(f)分别为98.84%、95.66%、95.07%和94.25%,相对标准差(RSD)分别为4.53%、4.57%、8.33%和6.39%,预测决定系数(R2)分别为0.95、0.85、0.63和0.71。测定结果表明:应用近红外光谱分析可以实现绿茶中4种成分的快速定量检测,水分、茶多酚和游离氨基酸模型取得了良好的预测效果,可以用于实际检测;咖啡碱模型预测效果较差,需要进...
关键词：
近红外光谱 绿茶 成分 快速测定
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
高婧娴 黄扬明 雷春丽 闫红 闵顺耕 熊艳梅 闵志勇
为解决市场上鲍鱼产品缺乏科学分类方法的问题,利用近红外光谱分析技术结合机器学习方法对鲍鱼快速分类进行研究,使用MicroNIRTM1700便携式近红外光谱仪采集3种鲍鱼,即绿盘鲍(25只)、红壳鲍(31只)、皱纹盘鲍(35只)的光谱数据,采用CART算法建立鲍鱼分类决策树模型,以模型对测试集样本的预测准确率衡量决策树模型优劣,分裂策略为在每个节点处选择Gini不纯度最大的方式进行分裂,通过交叉验证控制决策树深度。结果表明,对训练集180条光谱建立模型,采用5折交叉验证,模型准确率为90.00%,对测试集93条光谱的预测准确率为90.32%。本研究方法可以很好地区分绿盘鲍、红壳鲍和皱纹盘鲍,满足鲍鱼现场快速分类的需求。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
何金成 李素青 张性雄 张德晖
采用透射法采集了污水处理厂废水120个样品的近红外光谱数据,以采用标准稀释法测得的5 d废水生化需氧量为参考值建立废水BOD近红外预测模型.研究比较了以逐步多元线性回归(SMLR)、主成分回归(PCR)、偏最小二乘法(PLS)3种校正方法建立的废水生化需氧量(BOD)预测模型,发现PLS校正模型优于其余2种,其校正相关系数(rc)达0.763,校正标准差为27.7 mg.L-1,预测标准差为29.1 mg.L-1.结果表明,近红外光谱技术可成为废水BOD快速检测的新手段.
[期刊] 中国农业科学
[作者]
刘功明 孙京新 李鹏 徐幸莲 张万刚 黄明 周光宏
【目的】在肉制品生产中，加热终点温度（ｅｎｄｐｏｉｎｔ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｅｐｔ）是控制食源性疾病的关键因素。现有的ｅｐｔ检测方法诸多，如酶活性测定法，凝血试验和聚丙烯酰胺凝胶电泳（ＳｄＳ－ｐａＧｅ电泳）法等，但普遍存在耗时、样品处理繁杂等不足。采用近红外光谱（ｎｅａｒ－ｉｎｆｒａｒｅｄ ＳｐｅｃｔｒｏＳｃｏｐｙ，ｎｉｒ）结合偏最小二乘法（ｐａｒｔｉａｌ ｌｅａＳｔ ＳｑｕａｒｅＳ，ｐｌＳ）检测鸡、鱼肉加热终点温度，为研究近红外光谱法检测肉类ｅｐｔ的可行性提供参考。【方法】分别将肉样以１℃·ｍｉｎ～（－１）的升温速率进行９个不同温度的加热处理（５０、５５、６０、６５、７０、７５、８０、８．．．
[期刊] 西南农业学报
[作者]
张锦芳 蒲晓斌 李浩杰 张启行 蒋梁材
本实验应用近红外光谱分析技术(NIRS)测试了46个四川生态区稳定甘蓝型油菜品系籽粒芥酸、硫苷和粗脂肪含量,并将测试结果分别与相应精确测试方法所测结果进行比较。结果显示:NIRS法测试甘蓝型油菜籽粒中芥酸、硫苷和粗脂肪含量与气相色谱法测芥酸、液相色谱法测硫苷、索氏抽提法测粗脂肪含量间差异不显著(未达5%显著水平),相关关系极显著(达1%显著水平),其关系可通过线性回归方程表示。说明NIRS法分析甘蓝型油菜籽粒品质快速、高效、结果可靠,可用于甘蓝型油菜大批量育种材料的初步筛选。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
李杰 李蒙 傅童成 徐强 肖晶 易自力 王晓玉
为快速分析洞庭湖南荻的生物质品质(可溶物、纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量和纤维素结晶度、聚合度)，以采集的126份种质资源为材料，分别采用2种光谱预处理方法和3种特征光谱筛选方法优化原始光谱，基于不同组合方式优化光谱及原始光谱，结合偏最小二乘法构建近红外光谱分析模型，筛选针对7个品质指标的双重优化模型，基于灰色关联度法对126份种质资源进行工业化潜力评估。结果表明：洞庭湖南荻可溶物、纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量及纤维素结晶度、聚合度均存在丰富的多样性，且大致呈正态分布，符合近红外建模的要求；基于直接差分法(DD)结合竞争性自适应重加权算法(CARS)优化的PLS模型对南荻可溶物含量的预测结果表现优异，其校正集的均方根误差(RMSEC)为0.27，决定系数(R_C~2)为0.99；交叉验证集的均方根误差(RMSECV)为0.77，决定系数(R~2_(CV))为0.97，预测集的相对分析误差为5.07，相关系数(R_V~2)为0.88；基于DD结合变量组合集群分析混合迭代保留信息变量(VCPA–IRIV)优化的PLS模型在南荻的纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量和结晶度、聚合度的预测中表现优异，模型的RMSEC为0.14～10.20,R_C~2为0.98～0.99,RMSECV为0.28～19.46,R~2_(CV)为0.94～0.98,R_V~2为0.87～0.98，相对分析误差(RPD)为4.84～15.65；表明基于双重优化光谱子集建立的近红外光谱模型能较好地预测南荻的生物质品质，且具有较高的稳定性；通过灰色关联度法对126份南荻种质资源进行评估，发现126个样本的工业化利用潜力分数大致呈正态分布，其利用潜力分数的均值为54.4，一级种质资源4个，二级种质资源40个，三级种质资源63个，四级种质资源14个，五级种质资源5个。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
李杰 李蒙 傅童成 徐强 肖晶 易自力 王晓玉
为快速分析洞庭湖南荻的生物质品质(可溶物、纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量和纤维素结晶度、聚合度)，以采集的126份种质资源为材料，分别采用2种光谱预处理方法和3种特征光谱筛选方法优化原始光谱，基于不同组合方式优化光谱及原始光谱，结合偏最小二乘法构建近红外光谱分析模型，筛选针对7个品质指标的双重优化模型，基于灰色关联度法对126份种质资源进行工业化潜力评估。结果表明：洞庭湖南荻可溶物、纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量及纤维素结晶度、聚合度均存在丰富的多样性，且大致呈正态分布，符合近红外建模的要求；基于直接差分法(DD)结合竞争性自适应重加权算法(CARS)优化的PLS模型对南荻可溶物含量的预测结果表现优异，其校正集的均方根误差(RMSEC)为0.27，决定系数(R_C~2)为0.99；交叉验证集的均方根误差(RMSECV)为0.77，决定系数(R~2_(CV))为0.97，预测集的相对分析误差为5.07，相关系数(R_V~2)为0.88；基于DD结合变量组合集群分析混合迭代保留信息变量(VCPA–IRIV)优化的PLS模型在南荻的纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量和结晶度、聚合度的预测中表现优异，模型的RMSEC为0.14～10.20,R_C~2为0.98～0.99,RMSECV为0.28～19.46,R~2_(CV)为0.94～0.98,R_V~2为0.87～0.98，相对分析误差(RPD)为4.84～15.65；表明基于双重优化光谱子集建立的近红外光谱模型能较好地预测南荻的生物质品质，且具有较高的稳定性；通过灰色关联度法对126份南荻种质资源进行评估，发现126个样本的工业化利用潜力分数大致呈正态分布，其利用潜力分数的均值为54.4，一级种质资源4个，二级种质资源40个，三级种质资源63个，四级种质资源14个，五级种质资源5个。
[期刊] 华北农学报
[作者]
金同铭 刘玲 唐晓伟 崔洪昌
选用来自我国主要产地的大白菜不同品种及不同成熟期等材料２４２份，进行常规成分的定标和检验。结果表明：粗蛋白、中性纤维、还原糖及维生素Ｃ的近红外（ＮＩＲ）法测值与化学法测值的复相关系数（ＭＲ）分别为０．９９５８、０．９８５２、０．９８２１和０．９８１４，定标的标准误差（ＳＥＣ）分别为０．３９８％、０．１３４％、０．０９８％和０．５１ｍｇ／１００ｇ。用一定数量的检验样品对４种成分化学法与近红外法进行比较，检验结果指出两法的相关系数（Ｒ）分别为０．９９４、０．９７８、０．９７４和０．９８１，检验标准误差（ＳＥＰ）分别为０．３５３％、０．１２７％、０．１０８％和０．５４８ｍｇ／１００ｇ。表明，用近红外...
关键词：
近红外光谱,大白菜,营养成分
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
刘镇波 薛占川 刘一星 王鹏 沈晓燕 孔文杨 王向明
为快速测定人工林杨木的综纤维素含量,按国家标准测定了42个杨木木材样品的综纤维素含量,并用近红外光谱仪测定相应的光谱。在350~2 500、1 300~2 050、2 050~2 500 nm 3个不同的光谱区域,采用未处理、Baseline、一阶导数、二阶导数等光谱预处理方法,再用PLS1、PLS2、PCR 3种不同建模方法建立相应的校正模型与交互验证模型。结果表明:当光谱区域为1 300~2 050 nm、光谱数据未进行预处理、采用PLS1的建模方法、主成分数为8时,建立的校正模型有最佳预测效果;采用建立的模型对未参与建模的样本进行预测,预测结果与实测结果间的相关系数为0.818 8。
关键词：
近红外光谱 预处理 综纤维素含量
[期刊] 华北农学报
[作者]
金同铭 崔洪昌
用近红外光谱法（ＮＩＲｓ）分析草莓中的蔗糖，葡萄糖、果糖、柠檬酸、苹果酸和维生素Ｃ等６种成分，与高效液相色谱法（ＨＰＬＣ）的测值相比较，其相关系数分别为０．９９２０、０．９９１４、０．９８８８、０．９９５４、０．９９４９和０．９９８０，标准误差为０．０２１、０．０３５、０．０６５、０．０４４、０．０２９、０．７２７。说明ＮＩＲｓ法与ＨＰＬＣ法的准确度相似。由于此法具有快速、非破坏、样品不需要预处理、不用昂贵的化学试剂等优点，可以在草莓的品质分析、品种质量检验中推广应用。
关键词：
近红外光谱法,草莓,糖,有机酸,维生素C
[期刊] 草业科学
[作者]
李钰 李欣荣 刘保仓 邓晓裕 郭涛 史艳丽 年芳 李飞 许辉 徐国延 王新基
本研究旨在利用近红外光谱技术(Near infrared reflectance spectroscopy，NIRS)构建茴香秸秆营养成分预测模型。于甘肃省民勤县采集109份茴香秸秆样品，使用近红外光谱仪扫描样品得到吸光度值，分别测定其干物质（dry matter，DM）、粗蛋白质（crude protein，CP）、有机物（organic matter，OM）、中性洗涤纤维（neutral detergent fiber，NDF)）、酸性洗涤纤维（acid detergent fiber，ADF）、粗脂肪（ether extract，EE）和粗灰分（crude ash，Ash）含量；运用改良偏最小二乘法（Modified partial least square，MPLS）分别构建各营养成分预测模型并进行外部验证。研究结果表明：茴香秸秆中DM、CP、OM、NDF、ADF和Ash含量的预测决定系数(coefficient of determination for validation，RSQ)为0.853～0.951，外部验证相对分析误差(ratio of performance to deviation for validation，RPD)为2.574～4.239，模型的预测能力良好，可用于实际检测；而EE含量的RSQ和RPD分别为0.806和2.259，定标模型只能用于样品的粗略筛选。
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