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稻谷蛋白质含量近红外光谱快速测定技术研究
林家永范维燕
(国家粮食局科学研究院，北京，100037)
摘 要：采用近红外光谱(NIRS)分析技术和化学计量方法建立了稻谷蛋白质含量的近红外分析模型，
并对模型进行了预测准确性评价；在建立校正模型的过程中，探讨了不同波段的校正效果及光
谱散射处理、数学(导数)处理等优化处理对校正模型的影响。结果表明：采用近红外光波段所
建模型的校正效果最好，偏最小二乘法是建立稻谷蛋白质含量校正模型的最佳回归方法，所建
6，校正标准偏差(SEC)为0．0861；内部交互验证相关
立模型的校正相关系数(RSQ)为0．989
3。外部验证的相关系数(r)
系数(1-VR)为0．9860，内部交互验证标准偏差(SECⅥ为0．100
为0．983，外部验证标准偏差(SEP)为0．115。标准方法与NIRS测定方法测定的稻谷蛋白质
含量之间的丁检验值为0．249，显示两种方法测定结果无显著性差异(户0。05)，说明所建立
的稻谷蛋白质含量的NIRS数学模型预测准确性较好，可用于稻谷蛋白质含量的快速测定。
关键词：稻谷 蛋白质 近红外光谱(N1RS)校正模型
thedeterminationof contentof
on
Study protein
rice near—infrared
by spectroscopy
Lin Fan
JiayongWeiyan
of
(Science ofStateAdministration 100037)
Academy Grain，Beijing
the of
mathematicmodelof contentofrice near-infrared
Abstract：The protein by technique
predicted
established．Theresultshowedthatthecalibrationmodeldevel-
spectroscopy(NIRS)was
the least wasthebestone．Thestatisticalvaluesof
opedby partialsquare(PLS)regression
calibrationwere：thecoefficientof standarder-
equation correlation(RSQ)=0．9896；the
rorofcalibration(SEC)=0．0861；thedeterminationcoefficientofcross—validation(1一VR)
standarderrorofcross—validation(SECn=0．100
=0．9860；the 3；Regressionsquared
errorof valuebetweenthechemica
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