两种稻谷胶稠度测定方法的比较分析

论文摘要

为探索快速准确检测稻谷胶稠度的方法,本研究通过近红外漫反射红外光谱技术(NIRDRS)和傅里叶变换中红外漫反射红外光谱技术(FTIRDRS)结合偏最小二乘法(PLS),分别建立107个稻谷样品的胶稠度快速测定红外模型,而后利用区间偏最小二乘法(i PLS)及反向区间偏最小二乘法(BiPLS)对模型进行优化,得到较优的胶稠度测定分析通用模型。结果表明,DRIFTS原始光谱经7点平滑预处理和BiPLS优化,得到最佳模型的交互验证系数(R2)、交叉验证均方差(RMSECV)、预测均方差(RMSEP)及相对分析误差(RPD)分别为0. 965 81、4. 79、4. 73及2. 66。最佳近红外漫反射光谱模型是经多元散射校正(MSC)预处理、BiPLS优化后建立的,其R2、RMSECV、RMSEP及RPD分别为0. 964 58、4. 35、3. 68及3. 42。10组外部验证性试验中NIRDRS模型的平均相对误差为1. 93%,FTIRDRS模型的平均相对误差为2. 60%,表明两种方法均对稻谷胶稠度含量有较强的预测能力和良好的预测效果,均有替代传统国标法测定稻谷胶稠度的潜力。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 材料
•   1.2 主要仪器与设备
•   1.3 试验方法
•     1.3.1 稻谷胶稠度的测定
•     1.3.2 近红外漫反射光谱采集
•     1.3.3 傅里叶变换中红外漫反射光谱的采集
•     1.3.4 模型建立
•     1.3.5 模型优化
• 2 结果与分析
•   2.1 稻谷粘稠度的测定结果
•   2.2 近红外漫反射及中红外漫反射光谱采集结果
•   2.3 光谱预处理结果
•   2.4 中红外漫反射模型优化结果
•     2.4.1 中红外光谱结合i PLS法分析稻谷胶稠度模型效果
•     2.4.2 中红外光谱结合BiPLS分析稻谷胶稠度模型效果
•   2.5 近红外漫反射模型优化结果
•     2.5.1 近红外光谱结合i PLS分析稻谷胶稠度模型效果
•     2.5.2 近红外光谱结合BiPLS分析稻谷胶稠度模型效果
•   2.6 验证试验
• 3 讨论
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 徐明雅,赵紫薇,杜京霖,周旭,潘丹杰,张玥,孟祥河

关键词: 近红外漫反射光谱,胶稠度,偏最小二乘法,稻谷

来源: 核农学报 2019年05期

年度: 2019

分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 轻工业手工业

单位: 杭州市粮油中心检验监测站,浙江工业大学海洋学院,浙江省粮油产品质量检测中心

基金: 国家自然科学基金面上项目(312718887),杭州市社会发展科研专项(20160423B09)

分类号: TS210.7

页码: 936-943

总页数: 8

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