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分别针对中性洗涤纤维（NDF）和酸性洗涤纤维（ADF）2个日粮纤维水平评价指标,开展适用于不同饲料原料的NDF和ADF近红外综合预测方法研究。收集包括玉米干酒糟及其可溶物、大豆皮、小麦麸、苜蓿草颗粒、喷浆玉米皮和甜菜粕共6种饲料原料,共计327个样品。按照Van Soest滤袋法测定每个样品的NDF和ADF,获取参考值,并进行统计学分析。利用傅里叶变换近红外光谱仪采集样品的近红外漫反射光谱。选择偏最小二乘法,结合导数处理、多元散射校正和变量标准化等不同的光谱预处理方法,构建定标模型。结果表明：6种饲料原料的NDF和ADF分布范围分别在21.20%~65.28%和6.40%~48.31%,洗涤纤维含量覆盖范围广。NDF近红外快速预测模型：最优预处理方法为二阶导数,模型验证集决定系数为0.963,预测标准误差为1.82,相对分析误差为5.2。ADF近红外快速预测模型：最优预处理方法为一阶导数结合变量标准化,验证集决定系数为0.985,预测标准误差为1. 63,相对分析误差为8.23。本研究表明基于近红外光谱这种无损分析技术,可构建适用于多种纤维类饲料原料的日粮纤维水平快速预测模型,该方法可为饲料工厂快速检测洗涤纤维、精细调控饲料中纤维水平提供有效的技术保障。 相似文献
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精料补充料中肉骨粉的显微近红外成像识别 总被引：1，自引：1，他引：0
探讨了利用显微近红外成像技术识别精料补充料中肉骨粉的可行性.分别采集奶牛精料补充料和肉骨粉样品,制备沉淀颗粒,规则排列于聚四氟乙烯( PTFE)背景底板上,进行显微近红外图像采集.设置像素点大小为50 μm×50 μm,采集面积为5 000μm×5 000 μm,100×100个像素(共计10 000条光谱).光谱范围为7 800 ～4 000 cm -1,光谱分辨率为8 cm-1.采用主成分分析和模糊聚类分析,对显微近红外图像数据集进行信息提取与处理.结果显示,肉骨粉与精料补充料可依据在图像上不同的主成分得分进行区分;在主成分分析的基础上,通过模糊聚类方法可以进一步细化样本类别.研究表明,显微近红外成像方法可应用于肉骨粉快速检测中. 相似文献
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小麦粗蛋白含量是其品质评价的重要指标,为探讨基于选择的短波近红外光谱变量定量判别小麦籽粒粗蛋白的可能性,采集了52份小麦籽粒样本,用湿化学方法分析其粗蛋白含量,获取其900~1700nm波段的光谱,进而利用该光谱进行预处理方法的优化研究及小麦籽粒蛋白敏感变量的优选研究,以偏最小二乘的方法建立了基于短波近红外光谱的小麦籽粒蛋白定量模型。结果表明：多元散射校正和小波变换结合是短波近红外光谱定量判别小麦籽粒粗蛋白含量较优的预处理方法;利用200次竞争性自适应重加权变量优选的统计结果,优选出1028、1158、1199、1367、1407、1445、1478、1494、1550、1584、1661、1686nm 12个变量为小麦籽粒蛋白敏感变量,占全谱的2%,该方法可稳定、高效地优选光谱变量,降低水分对模型的影响;结合预处理优化及变量优选建立偏最小二乘模型,模型预测决定系数和预测均方差分别为0.961和0.369。可见优选的短波近红外光谱变量可用于定量判别小麦籽粒粗蛋白含量。 相似文献
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玉米干全酒精糟(Distillers's Dried Grains with Solubles,简称DDGS)是一种重要的蛋白质饲料原料,因乙醇生产设备和工艺类型存在较大差异,不同来源和批次玉米DDGS中氨基酸含量的差异较大。通过采集国内外不同工艺、年份和产地的具有代表性的110份玉米DDGS样品,依据国家标准方法测定氨基酸含量,并借助光栅型光谱仪采集近红外漫反射光谱,构建了18种氨基酸的定量分析模型。研究结果显示:天冬氨酸、谷氨酸等10种氨基酸定量分析模型的决定系数在0.85～0.95,苏氨酸、丝氨酸等7种氨基酸定量分析模型的决定系数在0.73～0.82,赖氨酸定量分析模型的决定系数(0.62)最低,模型的RMSEP在0.03～0.19,可用于玉米DDGS中氨基酸含量的快速获取。 相似文献
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