摘要
以直链淀粉含量中红外定量预测模型为载体,利用Simca软件的主成分分析和正交偏最小二乘(orthogonal partial least squares,OPLS)解析变量筛选与直链淀粉含量的相关性,同时利用TQ Analyst软件建立直链淀粉含量预测模型,比较筛选的变量对模型解释性的差异.结果 表明,利用OPLS筛选出的969～1158 cm-1特征波段,主要对应直链淀粉的结晶区和非结晶区,同时也是α-1,4-糖苷键C-O-C伸缩振动的特征波段,以此波段的光谱进行建模效果最优,模型的预测性能较全波段、800～1200 cm-1均得到提高,模型相关系数为0.9998,校正集均方根误差和预测集均方根误差分别为0.587％和6.26％,相对分析误差为5.1778,预测值和真实值相关系数为0.9627.因此OPLS筛选的变量能实现直链淀粉中红外区大部分化学特征的解析,可增强预测模型的解析性.
基金项目
恩施州科技计划(D20190023)
恩施州科技计划(D20170042)
生物资源保护与利用湖北省重点实验室开放课题(PT012018)
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