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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《中国茶叶》2008年第2期23-25,共3页China Tea
摘 要:应用现代近红外光谱分析技术,对156份绿茶样品直接进行光谱扫描,采用偏最小二乘法(PLS)建立了茶多酚含量的定标模型,并讨论了不同的散射处理、导数处理和平滑处理等光谱预处理方法对模型的影响,最后对最优模型的预测性能进行了验证。原始光谱在经过多元散射校正、二阶导数和8点平滑光谱预处理下的模型较优,其定标标准差(SEC)为1.33%,定标相关系数(RC)为0.932,预测标准差(SEP)为1.61%,预测相关系数(RV)为0.913,预测偏差(Bias)仅为0.375%。结果表明,应用近红外光谱法可以实现绿茶中茶多酚含量的快速无损检测,建立的定标模型能够达到实际应用中的精度要求。
关 键 词:绿茶 茶多酚 近红外光谱 无损检测 偏最小二乘法
分 类 号:TS272.7[农业科学—茶叶生产加工]
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