选取安徽省、江苏省、湖南省、黑龙江省四个不同产地的代表性稻谷样品,测定其水分含量、粗蛋白含量、脂肪酸值以及直链淀粉含量,扫描其近红外光谱,运用偏最小二乘法(Partial least square,PLS)建立定量分析模型,比较不同地区同一指标之...选取安徽省、江苏省、湖南省、黑龙江省四个不同产地的代表性稻谷样品,测定其水分含量、粗蛋白含量、脂肪酸值以及直链淀粉含量,扫描其近红外光谱,运用偏最小二乘法(Partial least square,PLS)建立定量分析模型,比较不同地区同一指标之间建模效果,探索近红外建模是否需要分区域进行。结果表明:在样品具有足够代表性的前提下,对各省化学指标建立的模型都是可靠的,但是同一指标不同地区之间建模效果有所不同,四省水分含量建模决定系数(R^2)分别为0.91、0.97、0.94、0.85;粗蛋白含量建模决定系数(R^2)分别为0.94、0.78、0.87、0.72;脂肪酸值建模决定系数(R^2)分别为0.77、0.60、0.83、0.65;直链淀粉含量建模决定系数(R^2)分别为0.68、0.58、0.69、0.53。展开更多
文摘选取安徽省、江苏省、湖南省、黑龙江省四个不同产地的代表性稻谷样品,测定其水分含量、粗蛋白含量、脂肪酸值以及直链淀粉含量,扫描其近红外光谱,运用偏最小二乘法(Partial least square,PLS)建立定量分析模型,比较不同地区同一指标之间建模效果,探索近红外建模是否需要分区域进行。结果表明:在样品具有足够代表性的前提下,对各省化学指标建立的模型都是可靠的,但是同一指标不同地区之间建模效果有所不同,四省水分含量建模决定系数(R^2)分别为0.91、0.97、0.94、0.85;粗蛋白含量建模决定系数(R^2)分别为0.94、0.78、0.87、0.72;脂肪酸值建模决定系数(R^2)分别为0.77、0.60、0.83、0.65;直链淀粉含量建模决定系数(R^2)分别为0.68、0.58、0.69、0.53。
