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为了更好地推动苎麻产业发展、更好地利用好苎麻副产物麻骨,快速、高效、准确的获得麻骨化学成分越发重要。试验利用近红外光谱技术分析苎麻麻骨化学成分,以化学测定值为对照,采用定量偏最小二乘分析法,建立苎麻麻骨化学成分含量模型。结果表明,建立的苎麻麻骨化学成分预测模型各成分相关系数较高,果胶、半纤维素、木质素和纤维素相关系数分别达到了0.9937、0.9772、0.9850和0.9916,分辨度在6.63~12.71之间。苎麻麻骨化学成分含量模型对果胶、半纤维素、木质素及纤维素含量的预测绝对误差分别在-0.25%~0.015%、-0.845%~0.155%、-4.735%~2.895%和-2.835%~4.08%之间,预测值与化学测定值误差在可接受范围内,故该模型可初步用于苎麻麻骨化学成分含量的测定。 相似文献
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《中国麻业》2020,(3)
苎麻壳是原麻剥制后残留的表皮层,有重要的用途。为高效准确测定苎麻壳中木质纤维素组分和重金属镉含量,提高苎麻壳的利用效率,研究将近红外光谱技术与苎麻壳木质纤维素组分、镉(Cd)含量化学测定值相结合,采用定量偏最小二乘法(QPLS),运用不同的预处理和化学计量学方法建立了苎麻壳的校正模型,验证并筛选出最佳模型。结果表明:苎麻壳半纤维素、木质素、纤维素和Cd含量用散射校正预处理方法最佳,相关系数分别为0.9817、0.9864、0.9966、0.9922;果胶用中心化光谱预处理最佳,相关系数为0.9989。果胶、半纤维素、木质素、纤维素和Cd含量预测模型分别为y=0.9977x+0.0074,y=0.964x+0.3654,y=0.9936x+0.1767,y=0.9932x+0.3056,y=0.9851x+0.039。果胶、Cd、半纤维素的预测值和化学值的绝对误差分别在0.06、0.09、0.50左右,误差小,故可以选择该模型对苎麻的果胶、半纤维素和Cd含量等进行快速准确预测。 相似文献
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为了快速、高效、准确地测定苎麻叶中半纤维素、纤维素、木质素和Cd含量,研究采用近红外光谱技术的扫描光谱结合苎麻叶半纤维素、纤维素、木质素和Cd含量的化学测定值,基于化学定量学方法,采用定量偏最小二乘分析法(QPLS),运用不同预处理方法和化学计量学方法建立校正模型,对比各模型性能参数,筛选出最优定标模型并用检验集对模型进行验证。结果表明:纤维素、半纤维素、木质素和Cd建立模型相关系数分别为0. 9838、0. 9810、0. 9882、0. 9874。半纤维素绝对误差均在1以下,误差较小;Cd的预测值和化学值的绝对误差在0. 04以下,误差小,故可选择该模型对苎麻叶半纤维素和Cd含量进行快速准确预测。 相似文献
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傅里叶变换近红外光谱技术测定完整油菜籽中芥酸和硫甙含量 总被引：10，自引：2，他引：10
利用傅里叶变换漫反射近红外光谱技术和大量代表性油菜籽标准样品建立完整油菜籽中芥酸、硫甙测定模型,内部交叉法和外部检验集样品对模型验证结果表明:芥酸、硫甙模型复相关系数分别为0.9618和0.9785,内部验证均方差(RMSECV)分别为1.97和5.16.用所建模型对油菜籽样品芥酸、硫甙测定结果与国家和国际标准方法测定结果基本一致,建立的近红外分析模型能够满足油菜育种中对初级世代材料芥酸、硫甙含量的快速测定筛选要求. 相似文献
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以200份玉米自交系作为试验材料,利用近红外反射光谱技术建立3种茎秆组分的近红外光谱模型,研究更快速、准确地测定玉米茎秆中木质素、纤维素和半纤维素的含量的方法。结果表明,在4 017.94～8 053.28、4 017.94～8 067.89和4 027.08～8 928.20谱区内建立的测定玉米茎秆木质素、纤维素和半纤维素含量的近红外光谱模型效果最好。利用偏最小二乘回归法建立校正模型,木质素、纤维素和半纤维素的校正相关系数分别为0.932 9、0.925 1和0.926 5,校正标准差分别为1.57、1.68和1.18。选取30份玉米茎秆样品作为检验集对模型进行验证,木质素、纤维素和半纤维素的外部相关系数分别为0.938 9、0.891 1和0.905 0,其预测标准差分别为1.57、2.14和1.49。同样选取30份茎秆样品对模型进行交叉验证,其相关系数分别为0.897 3、0.944 2和0.891 8,交叉验证标准差分别为1.87、2.32和1.43。研究结果表明,所建模型质量较好,能快速、准确测量玉米茎秆木质素、纤维素和半纤维素含量。 相似文献
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无效变量消除法在油菜籽芥酸近红外无损速测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
探索改善油菜籽芥酸近红外预测模型准确度与精密度的方法,利用无效变量消除法(UVE),对135个油菜籽样品近红外光谱信号进行筛选,并利用筛选后的光谱对油菜籽芥酸含量进行偏最小二乘法交叉验证。结果表明,UVE法筛选变量后建立的芥酸校正模型对未知样品预测结果的准确度和速度显著优于全波长参与建立的芥酸校正模型。散射校正加一阶导数对光谱预处理,UVE法筛选变量,偏最小二乘法交叉验证建立的校正模型效果最好,其预测值与标准值的相关系数R达到0.92,交叉验证预测均方差为2.2。因此,用UVE进行波长选择后建立的近红外模型,能准确快速地对油菜籽芥酸含量进行定量分析。 相似文献
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探讨了利用近红外光谱法测定水稻土全氮含量的可行性,利用Nicolet公司生产的傅里叶变换近红外透射光谱仪测定129个水稻土样品的近红外光谱值,通过几种不同的光谱前处理,采用偏最小二乘回归(PLSR)法把测得的水稻土光谱值与实验室法测得的全氮数值拟合建立定标模型,经分析得出利用标准化处理的光谱数据与全氮含量之间建立的模型稳定性最好,模型相关参数为:预测标准差SEP=0.010 9,校正相关系数RCAL=0.98,内部交叉验证相关系数RVAL=0.86,校正标准差SEE=0.031 6。结果表明:近红外法测定结果与常规方法具有很好的相关性,可以快速、无损、准确地测定水稻土全氮含量。 相似文献