【摘 要】
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将近红外光谱技术与偏最小二乘法（PLS）相结合建立数学校正模型，对酱油中的氨基酸态氮、总酸以及食盐进行快速、无损定量分析，并对酱油的色度进行预测，同时讨论了光谱预处理方法和
【机 构】
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吉林大学化学学院,哈尔滨市疾病预防控制中心
【基金项目】
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吉林省科技厅项目基金（批准号：20050123）和哈尔滨市科技创新人才专项科研基金（批准号：RC2006QN020015）
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将近红外光谱技术与偏最小二乘法（PLS）相结合建立数学校正模型，对酱油中的氨基酸态氮、总酸以及食盐进行快速、无损定量分析，并对酱油的色度进行预测，同时讨论了光谱预处理方法和主成分数对PLS模型预测精度的影响．结果表明，采用一阶导数预处理光谱建立的数学校正模型能得到最佳的预测效果，在对预测集18个样本中的氨基酸态氮、总酸、食盐的含量和色度进行预测时，所得的预测集相对标准偏差分别为1．516％，1．811％，1．798％，1．893％．实验结果具有较高的预测精度，可以用于酱油中主要成分含量的测定．
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