【摘 要】
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在茶叶行业中，对鲜叶原料的质量评价是生产中迫切需要解决的问题之一。本文通过交叉验证和偏最小二乘法(PLS)方法，将近红外光谱(NIRS)与茶鲜叶的含水量、粗纤维总量和全氮量之间分别建立相关性模型方程。当维数分别为10、11和9时，三个指标的相关系数(R)分别为0.9625、0.9482和0.8660,交互验证均方差(RMSECV)分别为0.679、1.12和0.351。提出了茶鲜叶原料的质量系数方
【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、农业部重点实验室，合肥 230036
【出 处】
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第四届全国农产品加工科研院所联谊会暨中国农产品加工技术创新体系建设研讨会
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在茶叶行业中，对鲜叶原料的质量评价是生产中迫切需要解决的问题之一。本文通过交叉验证和偏最小二乘法(PLS)方法，将近红外光谱(NIRS)与茶鲜叶的含水量、粗纤维总量和全氮量之间分别建立相关性模型方程。当维数分别为10、11和9时，三个指标的相关系数(R)分别为0.9625、0.9482和0.8660,交互验证均方差(RMSECV)分别为0.679、1.12和0.351。提出了茶鲜叶原料的质量系数方程，用得出的茶鲜叶质量系数与专家人工质量评价结果进行比较，结果表明茶鲜叶原料质量系数越大，鲜叶质量越高。运用NIRS技术能够对茶鲜叶的质量优劣做出评价。
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