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基于近红外光谱的板栗蛋白质检测方法研究  
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【会议录名称】 中国农业工程学会2011年学术年会论文集 , 2011 年
【作者】 刘洁; 李小昱; 王为; 李培武; 肖武; 张军; 周竹;
【英文论文作者】 Liu Jie1; Li Xiaoyu1; Wang Wei1; Li Peiwu2; Xiao Wu1; Zhang Jun1; Zhou Zhu1; (1.College of Engineering and Technology; Huazhong Agricultural University; Wuhan; 430070; China; 2.Oil Crops Research Institute of China Agricultural Science Research Institute; 430062; China);
【作者单位】 华中农业大学工程技术学院; 中国农业科学院武汉油料作物研究所;
【会议名称】 创新农业工程科技 推进现代农业发展——中国农业工程学会2011年学术年会
【会议地点】 中国重庆
【主办单位】 中国农业工程学会(CSAE)
【学会名称】 中国农业工程学会
【关键词】 近红外光谱; 板栗; 蛋白质; 无损检测;
【英文论文关键词】 NIR spectroscopy; chestnuts; protein; nondestructive measurement;
【论文摘要】 板栗的蛋白质含量是评定其品质和加工工艺的重要参数之一,但传统的化学检测手段不能满足现代化生产的需要。该文利用182个板栗样本在栗仁和带壳两种状态下的近红外漫反射光谱,研究了应用近红外光谱技术进行栗仁和带壳板栗内部蛋白质含量检测的方法。利用SPXY算法分别对栗仁光谱和带壳板栗光谱进行样本集划分后,采用偏最小二乘法建立蛋白质含量检测模型,并比较了一阶微分、二阶微分和多元散射校正等多种预处理方法对模型精度的影响。结果表明,对于栗仁光谱分析,以经一阶微分预处理后所建模型性能最优,其对校正集和验证集的相关系数分别为0.9044和0.8029,校正均方根误差为0.29,验证均方根误差为0.40;对于带壳板栗光谱分析,以经二阶微分预处理后所建模型性能最优,其对校正集和验证集的相关系数分别为0.8748和0.7324,校正均方根误差为0.35,验证均方根误差为0.38。研究表明利用近红外光谱技术能够实现对板栗果仁和带壳板栗内部蛋白质含量的快速无损检测。
【英文论文摘要】 The aim of this study was to evaluate the feasibility of near infrared reflectance(NIR)spectroscopy in testing the protein content of chestnuts peeled and with peel.The Sample Set Partitioning based on joint X-Y distances method was performed to classify the calibration subset and the validation subset in order to improve the model performance.PLS regression models based on a population of 182 samples were established for chestnuts with and without peel respectively and the effects of different preprocessin...
【基金】 高等学校博士学科点专项科研基金(20090146110018); 华中农业大学科研项目(52204-02008)
【更新日期】 2012-02-15

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