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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
作 者:姚力 李宗军[1] 朱门君 戴海容 李小妍 YAO Li;LI Zongjun;ZHU Menjun;DAI Hairong;LI Xiaoyan(College of Food Science and Technology,Hunan Agricutural University,Changsha,Hunan 410128,China;Hunan Onyear Industry Co.,Ltd.,Xiangtan,Hunan 411228,China)
机构地区:[1]湖南农业大学食品科学技术学院,湖南长沙410128 [2]湖南皇爷实业有限公司,湖南湘潭411228
出 处:《食品与机械》2024年第2期69-73,共5页Food and Machinery
摘 要:目的:建立一种快速检测高纤维素、木质素物料水分含量的方法。方法:以槟榔这种含高纤维素、木质素的中药材为原料,用近红外光谱仪采集近红外漫反射光谱,运用NIR Cal建模软件对光谱数据进行预处理,优选特征波长,并运用偏最小二乘法(PLS)分析建立槟榔水分含量定量模型。结果:槟榔水分含量定量模型校正集决定系数为0.9942,校正误差均方根(RMSEC)为0.50;验证集决定系数为0.9867,预测误差均方根(RMSEP)为0.68。结论:该方法简便、快速、安全、实用、准确,适用于含高纤维素、木质素物料的水分含量的快速测定。Objective:To establish a rapid method for moisture detection of high cellulose and lignin materials.Methods:The areca nut,a Chinese herbal medicine containing high cellulose and lignin,was selected.Use a near-infrared spectrometer to collect near-infrared diffuse reflectance spectra.Apply NIR Cal modeling software to preprocess the spectral data,select the optimal feature wavelengths,and use partial least squares(PLS)analysis to establish a quantitative model for areca nut moisture content.Results:A quantitative model for areca nut moisture content was acquired,with the coefficient of determination of 0.9942,the root mean square of the calibration error(RMSEC)of 0.50,the coefficient of determination for the validation set of 0.9867,the root mean square of the prediction error(RMSEP)of 0.68.Conclusion:This method is simple,fast,safe,practical,and accurate,suitable for the rapid determination of moisture content in materials containing high cellulose and lignin.
分 类 号:TS207.3[轻工技术与工程—食品科学] O657.33[轻工技术与工程—食品科学与工程]
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