【摘 要】
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通过交叉验证和偏最小二乘法(PLS)方法,建立了茶鲜叶的近红外光谱(NIRS)与其含水量、粗纤维总量和全氮量之间相关性模型。当主成分数为7时,3个指标的R值分别为0.92、0.86和0.
【机 构】
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安徽农业大学茶叶生物化学与生物技术教育部重点实验室,合肥美亚光电技术有限责任公司
【基金项目】
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农业部948项目“茶鲜叶质量近红外评价技术引进”(2006-Z16);农业科技成果转化资金项目“茶鲜叶原料质量近红外分析仪的中试”(2010GB2C300204)
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通过交叉验证和偏最小二乘法(PLS)方法,建立了茶鲜叶的近红外光谱(NIRS)与其含水量、粗纤维总量和全氮量之间相关性模型。当主成分数为7时,3个指标的R值分别为0.92、0.86和0.90;交互验证均方根方差(RMSECV)分别为0.769、0.332和0.742。提出了基于鲜叶含水量、粗纤维总量和全氮量的茶鲜叶原料的质量系数方程,得出了鲜叶的质量系数。鲜叶质量系数越大,其质量越高。本文开发了一种基于NIRS技术评价茶鲜叶原料质量的新方法。
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