【摘 要】
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为探索米糠粕营养成分的近红外快速测定方法,采集261个米糠粕样品的近红外光谱,分别经过标准正态变量变换、去趋势校正、多元散射校正等20种方法进行预处理,在1000~1799 nm波
【机 构】
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华中农业大学食品科学技术学院,环境食品学教育部重点实验室,武汉度微生物科技有限公司
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目（2013BAD20806）
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为探索米糠粕营养成分的近红外快速测定方法,采集261个米糠粕样品的近红外光谱,分别经过标准正态变量变换、去趋势校正、多元散射校正等20种方法进行预处理,在1000~1799 nm波长范围内,结合化学方法测定数据采用偏最小二乘法、主成分分析结合人工神经网络法、偏最小二乘结合人工神经网络法建立米糠粕营养成分近红外定量模型。结果发现,在3种建模方法中,偏最小二乘法结合人工神经网络法建立的模型效果最好,预测精度最高,所得的水分、灰分和粗蛋白近红外定量模型的相关系数分别为0.9593、0.9168和0.9626。
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