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小米硒含量近红外预测模型的建立与评价

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为实现对多样本小米硒含量的快速检测,以93份遗传背景不同的小米样品为研究对象,将样品分为校正建模集(样本容量n=51)和外部验证集(n=42),利用丹麦生产的NIRSTM DS2500台式近红外光谱仪采集光谱信息,通过标准正态变化(SNV)、卷积平滑(Detrend)等光谱预处理方法和偏最小二乘法(PLSR)建模方法建立脱壳谷子-小米总硒含量的测定模型,用工作流调用模型实现小米总硒含量的快速检测;采用国家标准规定的方法分别测定小米总硒含量,以此作为小米总硒含量预测模型的化学参比值.结果 表明:小米总硒含量内部交叉验证的相关系数为84.5％;校正集均方根误差和验证集均方根误差分别为0.0396和0.0892,说明小米总硒含量的近红外预测值接近化学参比值;性能偏差比为5.478,大于美国谷物化学家协会和国际谷物科技协会等提出的质量控制标准,本研究建立的模型中预测集和建模集标准误差的比值为1.0730;因此采用PLSR建立模型具有较高的预测精度且稳健程度较高,可实现对小米总硒含量的快速检测.
Establishment and evaluation of near-infrared prediction model for selenium content in millet

王浩、于港华、侯颖、侯思宇、韩渊怀、李红英、邢国芳

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山西农业大学农学院,山西太谷030801

小米总硒含量 近红外光谱分析技术 预测模型 快速检测

201803D221008-432070366Y192011

2021

10.11841/j.issn.1007-4333.2021.10.16

中国农业大学学报
中国农业大学

中国农业大学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.971
ISSN：1009-508X
年,卷(期)：2021.26(10)
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