【摘 要】
：
本文介绍了采用近红外透射技术建立大豆样本近红外定标及分析过程,批量近红外分析水分、蛋白质、脂肪的定标误差分别为0.369、0.578、0.460,相关系数分别为0.958、0.913、0.912.通过30个样本的独立样品集对定标验证,预测误差分别为0.404、0.622、0.508,相关系数分别为0.952、0.901、0.908.结果表明,近红外光谱技术用于测试大豆品质是可行的,可用于育种的早代
【机 构】
：
福斯中国客户支持中心应用技术部,北京,100081 南京农业大学国家大豆改良中心,南京,21009
论文部分内容阅读
本文介绍了采用近红外透射技术建立大豆样本近红外定标及分析过程,批量近红外分析水分、蛋白质、脂肪的定标误差分别为0.369、0.578、0.460,相关系数分别为0.958、0.913、0.912.通过30个样本的独立样品集对定标验证,预测误差分别为0.404、0.622、0.508,相关系数分别为0.952、0.901、0.908.结果表明,近红外光谱技术用于测试大豆品质是可行的,可用于育种的早代选择.
其他文献
本文介绍了国产在线近红外分析系统在广石化重整装置投用过程中的使用和改进完善情况.通过对预处理系统的改造,仪器软件的优化,校正模型的反复调优,整套分析系统能够长期稳定工作,分析结果平稳、趋势正确、偏差较小,完全满足装置先进控制的需要.
本文采用近红外光谱技术的偏最小二乘法建立了调合组分汽油和90、93、97号产品汽油辛烷值、组成等性质的实验室模型,并用常规分析样品验证模型的准确性和稳定性.实验表明,其准确性达到标准方法对测定结果的要求.近红外光谱技术能在5min内快速、准确测定调合组分汽油和产品汽油的辛烷值、芳烃、烯烃、苯等性质.
本文介绍了在线近红外光谱法在重整质量控制分析中的应用,在标准方法测定数据的基础上,采用偏最小二乘法建立重整进料及重整生成油的C5～C10直链烷烃(P)、环烷烃(N)、芳烃(A)、汽油的RON等19个指标的分析模型,并用未知样品对模型进行了准确性及稳定性进行考察.实验结果表明,在线近红外法与标准方法之间无显著性差别,稳定性满足要求.
本文考察了应用近红外光谱技术分析成品润滑油黏度性能的可行性.由于润滑油的近红外光谱信息与黏度性能之间不能满足线性关系,近红外光谱常用的偏最小二乘数学模型不适用于近红外光谱法分析润滑油性能.采用量化自组织神经网络和BP神经网络方法建立数学模型,应用近红外光谱技术预测了内燃机油的40℃黏度、100℃黏度和黏度指数.研究结果表明,近红外光谱具有分析成品润滑油性能的能力,量化自组织神经网络方法比BP神经网
本文建立了复方对乙酰氨基酚片的三种药效成分对乙酰氨基酚、阿司匹林和咖啡因等的快速同时测定方法.将近红外漫反射光谱技术与偏最小二乘多元校正方法相结合,分别建立该三组分的定量分析模型.所建立的三个有效成分对乙酰氨基酚、阿司匹林和咖啡因的定量分析多元校正模型的相关系数分别为0.99945、0.99033和1.0000,校正集残差分别为0.313、0.520和0.00120,预测均方差分别为1.07、0.
本文采用近红外透射光谱分析技术,用傅里叶变换型近红外光谱仪对83个甘蔗清汁样品采集光谱,分别用光程为2mm、5mm、10mm样品池,并分别设置分辨率为4cm-1、6cm-1、8cm-1、16cm-1、32cm-1,共得到15组光谱.利用偏最小二乘法(PLS)来建立甘蔗清汁锤度的定标模型.首先,在相同光程、相同分辨率和相同光谱预处理情况下,按照预测精度来遴选波数范围,结果表明,不同的光程有不同的高精
本文采用近红外在线测定仪直接对白砂糖的质量进行实时在线检测,通过安装在生产线上的近红外探头,实时获取白砂糖近红外光谱,直接对白砂糖进行组分分析;在建立模型以后,通过20个随机样品来验证该模型预测准确性.结果表明,近红外预测值与常规化学分析值有很好的相关性.与实验室近红外测定方法相比,具有无须采样、可以在1.5min之内直接获得白砂糖5个主要质量参数指标的优点,结果可以满足生产需要.
本文通过采集茶多酚喷雾干燥粉样品的近红外漫反射光谱,采用PLS建立了茶多酚中6种儿茶素单体和咖啡因的定标模型,通过leave-one-out内部交叉验证对模型进行优化,总儿茶素、EGCG、GCG、ECG、D,L-C、EC、EGC、咖啡因优化模型的RMSEC分别为2.880﹪、4.060﹪、0.791﹪、2.200﹪、0.693﹪、0.700﹪、1.940﹪、1.170﹪,预测值与实际值回归系数R分
本文以烟叶样品的红外及近红外光谱为基础,采用基于主成分分析的马氏距离判别模型,研究了不同类型仪器、建模区间、模型参数及光谱预处理方式对烟叶部位识别准确率的影响.结果表明,根据红外和近红外光谱均可对烟叶部位进行良好识别,近红外光谱因包含的样品信息更为丰富,可以得到比红外光谱更好的识别效果.其中仪器A的二阶导数光谱给出的烟叶部位识别准确率最高,可达94.11﹪;仪器B的一阶导数及SNV光谱给出的烟叶部
本文采用傅里叶变换近红外光谱仪采集卷烟烟丝光谱,结合烟气分析数据,建立了卷烟焦油和烟气烟碱量的数学预测模型.卷烟焦油和烟气烟碱量模型的决定系数分别为:53.77和46.19;内部交叉检验均方差分别为:0.653和0.0658.结果表明,应用近红外技术能够对卷烟的焦油量和烟气烟碱量进行预测.