巴山木竹蛋白质可见/近红外光谱定量分析模型研究

Journal of Northwest Forestry University(2017)

Cited 0|Views3
No score
Abstract
探讨了运用可见/近红外光谱分析技术建立巴山木竹蛋白质定量分析模型的可行性.运用传统方法实测了样品蛋白质含量,并运用光谱分析软件建立了样品蛋白质含量与光谱数据的PLS与PCR校正模型.基于主要性能指标对不同光谱预处理与建模方法进行评价,筛选出最优校正模型并使用验证集样品对校正模型的预测能力进行了验证.巴山木竹竹叶与竹秆蛋白质最优校正模型的决定系数(R2c)分别为0.935和0.862,交叉验证均方差(RMSEC)分别为0.351和0.172;经外部验证,预测模型决定系数(R2p)分别为0.916和0.874,验证集样品的相对分析误差(RPD)分别为3.562和2.840.表明应用可见/近红外光谱分析技术可以实现巴山木竹蛋白质含量快速检测.
More
Translated text
AI Read Science
Must-Reading Tree
Example
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined