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作 者:吴军[1] 白琪林[1] 苏胜宝[1] 陈绍江[1] 孟庆翔[2] 严衍禄[3]
机构地区:[1]中国农业大学农学与生物技术学院,北京100094 [2]中国农业大学动物科技学院,北京100094 [3]中国农业大学信息学院,北京100094
出 处:《分析化学》2005年第10期1421-1423,共3页Chinese Journal of Analytical Chemistry
基 金:国家863项目(No.2003AA207070);国家自然科学基金项目资助(No.30370884)
摘 要:利用近红外反射光谱分析技术和偏最小二乘回归法(PLS),通过比较不同光谱范围和光谱预处理方法,采用二阶导数光谱预处理,在7540.3~5361.1 cm-1和4882.9~4504.9 cm-1谱区内建立了近红外光谱测定玉米秸秆纤维素含量的校正模型.利用15个玉米秸秆样品对所建模型的实际预测效果进行了验证,预测值与化学值的相关系数(r)可达0.9953,最大相对误差仅为5.20.结果表明,近红外光谱技术可以快速、准确地测定玉米秸秆纤维素,该结果对玉米秸秆材料的快速鉴定和筛选利用具有重要的意义.The near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) and partial least square regression (PLS) were used to establish the models by comparing several preprocessing procedures and wavelength ranges. The optimal models could be obtained in the range of 6101.7 -5773.8 cm^-1and 4601.3 -4246.5 cm^-1 by the spectral data preprocessing of the second derivative.In addition, 15 additional maize stalk samples were used to evaluate the reliability of the calibration model.The corelation coefficient was 0. 9953 between NIRS predicted and actual cellulose in these materials.Thus, the accuracy of prediction could be comparable to that of chemical method.The results show that NIRS is a simple effective means for measuring cellulose in maize stalk. The results are of great important in screening and evaluating quality constituents of silage maize.
关 键 词:近红外光谱 玉米秸秆 纤维素 模型 近红外反射光谱法 纤维素含量 偏最小二乘回归法 红外光谱测定 近红外光谱技术 光谱分析技术
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