近紅外光譜法快速測定羊草干草品質(zhì)的研究

摘要：試驗共采集我國北方不同區(qū)域、不同生育期、不同干燥方式的羊草干草150份,利用近紅外漫反射光譜(NIRS)技術(shù),采用偏最小二乘回歸算法(PLS),在國內(nèi)首次建立了適配范圍廣的羊草干草的粗蛋白(CP)、中性洗滌纖維(NDF)和酸性洗滌纖維(ADF)的校正模型,并對模型的預測能力進行了驗證.結(jié)果表明,所建模型的預測結(jié)果與常規(guī)化學分析得到的結(jié)果十分相近:交互驗證相關(guān)系數(shù)(Rcv)分別為0.963 7,0.959 4和0.947 9,交互驗證誤差(RSECV)分別為1.41％,1.27％和1.27％；外部驗證相關(guān)系數(shù)為0.965,0.956和0.953;并且驗證集樣品的標準差與預測標準差之比均大于3.0.由此可見,近紅外光譜技術(shù)可以準確預測羊草干草中的CP,NDF和ADF含量,這對于快速測定我國羊草的品質(zhì)、準確篩選優(yōu)質(zhì)的育種材料均具有十分重要的意義. 作者： 石丹張英俊 Author： SHI Dan  ZHANG Ying-jun 作者單位： 中國農(nóng)業(yè)大學草地研究所,北京,100193 期 刊： 光譜學與光譜分析   ISTICEISCIPKU Journal： Spectroscopy and Spectral Analysis 年，卷(期)： 2011, 31(10) 分類號： O657.3 關(guān)鍵詞： 羊草    近紅外光譜    品質(zhì)    模型    機標分類號： S82 S81 機標關(guān)鍵詞： 近紅外光譜法    快速測定    羊草    干草    品質(zhì)    Near Infrared    Quality    交互驗證    偏最小二乘回歸算法    準確預測    相關(guān)系數(shù)    近紅外漫反射光譜    近紅外光譜技術(shù)    中性洗滌纖維    酸性洗滌纖維    校正模型    預測結(jié)果    標準差    不同生育期    預測能力 基金項目： 國家自然科學基金，農(nóng)業(yè)部公益性行業(yè)科技項目，牧草產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系項目

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