【摘 要】
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利用主成分分析法将婴儿乳粉的近红外光谱数据与必需脂肪酸含量建立校正模型,并采用交互验证和外部检验两种方式来考察模型的可靠性。得到模型校正相关系数(R2)0.8704,均方估
【机 构】
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北京市海淀区产品质量监督检验所,中国农业机械化科学研究院,
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利用主成分分析法将婴儿乳粉的近红外光谱数据与必需脂肪酸含量建立校正模型,并采用交互验证和外部检验两种方式来考察模型的可靠性。得到模型校正相关系数(R2)0.8704,均方估计残差(RMSEC)和交互校验均方残差(RMSECV)分别为0.6275和0.8907,应用所建立的必需脂肪酸近红外模型对婴儿乳粉必需脂肪酸含量进行预测,并将预测值和化学测量值进行配对t检验,结果表明两者无显著差异。
The principal component analysis (PCA) was used to establish a calibration model of infant milk powder near-infrared spectroscopy data and essential fatty acid content. The reliability of the model was examined by two methods: interactive verification and external inspection. (R2) 0.8704, RMSEC and RMSECV were 0.6275 and 0.8907, respectively. The essential fatty acid NIR model was used to estimate the essential fatty acid Content prediction, and the predicted value and the chemical measurement paired t-test showed no significant difference between the two.
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