【摘 要】
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以黄淮地区83个小麦品种为材料，采用SPXY算法筛选目标集、用马氏距离法进行预处理、用SPA法提取敏感波点、用偏最小二乘法建模，研究建立小麦蛋白质、湿面筋和沉降值的近红外光
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以黄淮地区83个小麦品种为材料，采用SPXY算法筛选目标集、用马氏距离法进行预处理、用SPA法提取敏感波点、用偏最小二乘法建模，研究建立小麦蛋白质、湿面筋和沉降值的近红外光谱预测模型，并利用预测集进行验证。结果表明，蛋白质含量、湿面筋含量和沉降值3种测定结果相关系数r分别为0.996 7、0.999 5和0.997 9，说明所建模型与常规化学值有较好的相关性，有较高的可信度，为再进行类似测定提供借鉴。
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