籼稻品质分析的近红外光谱模型建立及其应用研究

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为了满足籼稻品质快速分析的需求,本研究利用籼稻精米粉近红外光谱建立了直链淀粉含量、蛋白质含量、碱消值、垩白度的回归预测模型.结果表明,本研究提供的预测模型具有良好的测定效果,用偏最小二乘法(PLS)获得的籼稻精米粉直链淀粉含量、蛋白质含量、碱消值、垩白度的回归模型和交叉验证显示最优校正决定系数(R~2)和交叉检验均方误差(RMSECV)分别为0.9561、1.55,0.9510、0.258,0.9076、0.283,0.9014、4.14.说明所建的近红外光谱预测模型具有实用价值. In order to meet the requirement of rapid analysis of indica rice quality, the regression model of amylose content, protein content, alkali consumption and chalkiness was established by using NIR spectroscopy of indica rice.The results show that the prediction model provided by this study has The results showed that the optimal calibration coefficient (R ~ 2) was obtained by regression model with amylose content, protein content, alkali consumption and chalkiness of indica rice noodles obtained by partial least squares (PLS) (RMSECV) were 0.9561,1.55,0.9510,0.258,0.9076,0.283,0.9014,4.14, respectively, indicating that the proposed near-infrared spectral prediction model has practical value.
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