科研产出
傅立叶近红外漫反射光谱技术在花生脂肪酸分析中的应用
《花生学报 》 2015
摘要：选取高油酸花生品系与普通油酸含量花生品种搭配的4个杂交组合共计987份F2种子,应用近红外反射光谱技术,结合偏最小二乘法,采用检验集检验,成功构建了花生油酸、亚油酸、棕榈酸、4种有害脂肪酸(棕榈酸、花生酸、山嵛酸、二十四碳烷酸)、碘值(IV)和不饱和脂肪酸/饱和脂肪酸(U/S)等6个近红外模型。各模型决定系数(R2)分别达到94.67、95.72、86.36、83.71、94.90和73.53,预测根均方差(RMSEP)分别为2.52、1.91、0.60、0.67、1.57和0.27。各模型预测偏差分别为-4.399~4.838、-2.011~1.874、-1.247~1.438、-1.634~1.420、-2.231~3.733、-0.533~1.396,预测相对误差分别为0.562~9.687、0.055~7.010、0.642~12.72、0.636~11.464、0.217~4.145、1.582~17.934。上述模型可用于花生种子脂肪酸快速分析预测,在花生脂肪酸品质育种、高油酸花生种子生产和原料花生质量控制中具有重要价值。
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近红外反射光谱技术预测花生种子含水量
《花生学报 》 2012
摘要：选取116份大花生为实验材料,应用近红外反射光谱技术,结合偏最小二乘法,采用交叉检验建立了大花生含水量的近红外模型。优化结果表明,原始光谱不经过预处理,光谱范围为4597.7～11988cm-1,维数12,此时建立的模型校正结果最佳。模型决定系数(R2)为93.62,根均方差(RMSECV)为1.17。用该模型对20个未参与建模的实验材料进行预测,偏差为-1.781～1.902,相对误差为0.122%～2.855%。结果表明含水量模型具有很好的预测准确性,可用于鲜食花生种子水分含量快速检测。
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