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近红外光谱在食品微生物检测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
作为一种新型的检测分析技术,近红外光谱技术正在获得越来越广泛的应用。综述了食品微生物的几种检测方法,介绍了近红外光谱技术的检测原理,分析综合了该技术在食品安全领域的应用和在微生物检测中的研究现状。基于其方便、快捷、高效的特点,近红外光谱技术将在食品微生物的检测方面有着新的发展前景。 相似文献
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近红外光谱技术在粮油储藏及其品质分析中的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
近红外光谱分析技术（NIRS）是具有快速、准确、低成本的现代检测技术。本文简介了近红外光谱技术的原理、基本概况，着重综述了近红外技术在我国粮油重要品种如小麦、水稻、玉米、油菜等的品质分析中的应用、储藏虫害的检测以及转基因产品的安全性等的最新动态，还简要地阐述了近红外光谱技术存在的不足和发展前景。 相似文献
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近红外光谱技术在棉纤维品质检测和产地溯源中的研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
棉花纤维品质的检测和产地溯源是下游纺织品质量和产量的重要组成部分,也是保护中国棉纺织品消费者的利益和应对贸易壁垒的有效手段。近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)技术因其操作简便,成本低,无污染等优势在各个领域得到广泛的应用,是用于棉纺织纤维检测的有效方法。为了快速分析棉纤维的品质和产地来源,介绍了近红外光谱技术分析的原理和过程,阐述了近红外光谱分析技术在棉花纤维品质检测和产地溯源的国内外研究现状,分析了近红外光谱技术应用于棉纤维品质检测和产地溯源的优势和需要解决的问题,展望了近红外光谱技术在棉花纤维品质检测和产地溯源中的发展趋势。 相似文献
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近红外光谱检测技术在农业和食品分析中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
主要介绍近红外光谱检测技术在农业和食品分析中的应用。作为一种简单、快速、无损伤及无污染的检测手段,近红外光谱在鉴定原料的真伪、原料中有效成分的含量、有毒组分的识别和水果内部成分测定等方面具有独特的效果,因此在农业和食品等领域得到了广泛的应用。 相似文献
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油菜品质近红外检测模型建立的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为实现油菜品质的快速检测,采用近红外光谱法测定油菜的水分、脂肪、蛋白质、纤维,并用光谱影响值法（Leverage）对异常值进行判断和处理,建立了油菜的水分、脂肪、蛋白质、纤维的近红外光谱检测模型,可以快速地检测油菜的水分、脂肪、蛋白质、纤维。 相似文献
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近红外光谱技术作为一种新型的绿色分析技术,正越来越广泛应用于食品领域。阐述了近红外光谱技术的基本原理、分析过程及特点,从牛奶、乳制品的检测和鉴别等方面综述了国内外近红外光谱技术的最新研究进展。对目前研究中存在的问题进行了分析,同时对进一步的研究进行了展望。 相似文献
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花生自然风干种子油酸、亚油酸和棕榈酸含量的近红外分析模型构建 总被引：2，自引：0，他引：2
利用不同来源、不同种皮颜色的大粒型和小粒型材料,构建了花生自然风干种子油酸、亚油酸和棕榈酸含量的近红外定量分析模型。经优化,最佳光谱预处理方法均为“一阶导数+矢量归一化法”,油酸含量谱区范围为8717.1~5446.3cm-1（厘米波数）,维数为9,模型的决定系数（R2）为89.16,均方差（RMSECV）为2.62;花生种子亚油酸含量谱区范围为9,666~5,785.7cm-1,维数为9,模型R2为90.85,RMSECV为2.00;花生种子棕榈酸含量谱区范围为8,717.1~5,446.3cm-1,维数为8,模型R2为79.21,RMSECV为0.525。该模型可用于花生品质育种。 相似文献
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玉米籽粒赖氨酸含量的遗传及其与产量的关系分析 总被引：3，自引：0，他引：3
用5个不同基础群体的15个自选系作母本, 5个不同优势群的测验系作父本, 采用NCII交配设计配成75个杂交组合, 经1年2点田间试验, 用近红外光谱仪测定了亲本及其杂交种F1和F2籽粒的赖氨酸含量, 并用三倍体种子胚乳-细胞质-母体效应模型对赖氨酸含量进行遗传分析。结果表明, 玉米籽粒赖氨酸含量除受种子、母体效应和细胞质3套遗传体系共同控制之外, 还不同程度受环境因素的影响, 遗传主效应方差VG (VG=VA+VD+VC+VAm+VDm)占总遗传方差(VG+VGE)的76.3%, 其中, 种子效应方差(VA+VD)、细胞质效应方差(VC)和母体效应方差(VAm+VDm)分别占24.6%、19.7%和55.7%;赖氨酸含量以母体遗传力为主(h2m=40.98%), 其次为种子遗传力(h2o=17.86%), 而细胞质遗传力较低(h2c=14.29%)。同时发现籽粒赖氨酸含量与产量之间不存在明显相关(r = –0.027)。因此, 在高赖氨酸育种中, 必须重视高值亲本尤其是母本的选择以及不同优势类群间的广泛组配, 从变异广泛的基础材料中对赖氨酸含量和籽粒产量同时进行选择和改良是可能的。 相似文献
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H. Y. Jiang Y. J. Zhu L. M. Wei J. R. Dai T. M. Song Y. L. Yan S. J. Chen 《Plant Breeding》2007,126(5):492-497
Maize samples (n = 309) containing 3090 single intact kernels from a broad variety of breeding materials were scanned by Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) to develop non-destructive determination calibrations for crude protein, starch and oil content in kernels. Calibration equations of single kernels were developed by partial least square regression (PLS). Regression parameters between the chemical values, determined by reference methods, and the predicted values, determined by Near Infrared Reflectance Spectroscopy, were verified by cross validation and external validation. It was found that embryo position had a significant influence on the effect of calibrations. Reliable calibrations were developed for the prediction of protein and starch contents with the embryo upwards, whereas the oil content required the embryo to be downwards. The cross validation and external validation coefficients for protein were 0.91 and 0.94, for starch 0.90 and 0.89 and for oil 0.94 and 0.95, respectively. The data suggested that NIRS could be successfully used in breeding programmes, as an accurate and non-destructive tool to predict protein, starch and oil contents at the level of single kernels. 相似文献
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Summary Genetic variation is a major source of differences in digestibility of forage maize. Other sources are environmental conditions, location effects, and cultural practice. These factors initiate differences in cell-wall content and cell-wall digestibility. In vitro techniques with rumen microflora account efficiently for such differences. Cell-wall content can be determined easily and can also be predicted properly by Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS). However, no currently available chemical and physical laboratory techniques are able to discriminate between digestible and indigestible cell-wall fractions. Present NIRS functions do not predict cell-wall digestibility properly in maize. If further research on NIRS functioning overcomes this barrier, NIRS can become a useful breeding tool for digestibility in forage maize. 相似文献
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近红外光谱法快速测定白酒中的酒精度 总被引：5，自引：2，他引：3
为了得到白酒工业中酒精度的快速检测技术,将偏最小二乘法与傅立叶变换近红外光谱法相结合,建立白酒酒精度的快速定量模型。通过标准归一化预处理光谱,光谱范围选择5731.40~5897.25、5901.11~6063.10、8327.12~8423.54 cm-1,主成分数为5,得到模型的内部交互验证相关系数(R)为0.9992,交互验证均方差(RMSECV)为0.263;模型的预测值与实测值的相关系数为0.99,预测标准偏差(RMSEP)为0.435。结果表明,模型的预测效果很好,具有较高的精密度和良好的稳定性,能满足生产中白酒酒精度的快速检测要求。 相似文献
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近红外光谱技术(NIRS)是近几十年迅速发展的测试分析技术,由于准确、高效、无损等检测优势,在牧草营养价值评价领域得到广泛应用,但是在天然草地牧草方面应用较少。快速、实时评价天然草地牧草营养价值,为研究天然草地营养供给和营养载畜量提供基础数据,对草地畜牧业生产具有重要意义。文章阐述了近红外光谱技术的基本原理和特点,介绍了直接法和间接法评价牧草营养价值,分别从常规营养成分、矿物元素、抗营养成分、营养物质消化率4个层次综述近红外光谱技术在2个方法中的应用,并做出展望,以期建立基于NIRS技术的天然草地牧草营养价值数据库,为天然草地的科学管理和合理利用发挥重要作用。 相似文献
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基于 SPA-RBF神经网络的小麦蛋白质含量无损检测 总被引：2，自引：2，他引：0
传统半微量凯氏法测量小麦蛋白质含量繁琐费时,应用近红外光谱分析技术结合SPA-RBF神经网络对小麦蛋白质含量进行快速、无损检测.采用SPXY算法划分校正集和预测集样本,运用连续投影算法(SPA)对一阶微分和SNV预处理后的光谱数据提取敏感波点作为RBF神经网络的输入,建立小麦蛋白质含量的SPA-RBF神经网络校正模型.模型的预测均方根误差和预测相关系数可达到0.26576和0.975,预测效果较好,基本上可以完成粮食储备和食品加工行业对小麦及其制品品质的划分以及育种上的前期世代筛选.研究表明:近红外光谱技术结合SPA-RBF神经网络可实现对小麦蛋白质含量的检测,满足现代农业发展对小麦无损、实时、大量检测的需要. 相似文献
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种子硫苷在甘蓝型油菜中有着重要的生物学作用和经济价值。本文旨在通过复合区间作图法利用高密度SNP遗传连锁图谱定位种子硫苷的QTL。用近红外扫描获得种子硫苷含量,每株系扫描3次,取平均值。所用的高密度SNP遗传图谱包含2795个SNP多态性标记位点,图谱总长1832.9 cM,相邻标记间平均距离为0.66 cM。定位了2年的种子硫苷含量QTL,其中有5个在2年内被重复检测到,分别分布在A03、A09和C02染色体上,LOD阈值在2.90~10.40之间。这些QTL在2011和2012年试验中分别解释了56.9%和55.1%的表型变异。另外有5个QTL仅在其中一年被检测到,这些QTL能够解释4.1%~7.9%的表型变异,QTL阈值在2.53~3.83之间。 相似文献
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介绍了人工神经网络的原理、结构、算法和研究进展,以及该方法在近红外光谱分析中的重要地位和应用。 相似文献