【摘 要】
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采用近红外光谱技术结合偏最小二乘法建立预测红薯淀粉及全粉粉丝中薯粉含量的定量模型，实现薯粉含量的在线快速检测。分别制作180份红薯淀粉粉丝和红薯全粉粉丝样品，以一阶导数、最大最小归一化处理、移动平均平滑、多元散射校正、标准正态化等计量学方法预处理光谱。结果表明，选择波数9403.6～7498.2 cm–1、6101.9～4246.7 cm–1+消除常数偏移量所建的红薯淀粉粉丝模型效果最好，波数94
【基金项目】
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贵州省省级科技计划项目（黔科合支撑[2021]一般174，黔科合成果[2019]4243号，黔科合成果[2020]1Y023号）； 贵州省甘薯工程技术研究中心项目（黔科合平台人才[2019]5201号）；
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采用近红外光谱技术结合偏最小二乘法建立预测红薯淀粉及全粉粉丝中薯粉含量的定量模型，实现薯粉含量的在线快速检测。分别制作180份红薯淀粉粉丝和红薯全粉粉丝样品，以一阶导数、最大最小归一化处理、移动平均平滑、多元散射校正、标准正态化等计量学方法预处理光谱。结果表明，选择波数9403.6～7498.2 cm–1、6101.9～4246.7 cm–1+消除常数偏移量所建的红薯淀粉粉丝模型效果最好，波数9403.6～4597.6 cm–1+减去一条直线所建的红薯全粉粉丝模型效果最好，预处理后2个模型相关系数分别为0.9875和0.9892，交叉验证均方根误差（RMSECV）分别为1.23和1.13，校正后预测相对分析偏差（RPD）分别为6.83和7.42。外部验证预测相关系数为0.9625和0.9714，相对标准偏差（RSD）均小于1，模型具有较高的准确度。近红外光谱技术可以实现贵州红薯粉丝中薯粉含量的快速检测。
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