基于近红外技术快速无损分析整粒棉籽中的脂肪酸含量

• 作者: 刘海英 沙莎 祝水金 荣正勤 陈进红 黄庄荣
• 来源期刊: 分析化学
• 关键词: 整粒棉籽 近红外 脂肪酸 变量选择 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 922-926
• 页数: 5页
• 字数: 4346字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1096.2013.20876

摘要

应用近红外光谱技术可以实现整粒带壳作物种子中脂肪酸含量的快速、无损分析.以385份棉花种子为实验材料,应用线性的偏最小二乘(PLS)和非线性的最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法,结合蒙特卡罗无信息变量消除法(MC-UVE),构建整粒棉籽中脂肪酸含量的近红外校正模型.结果表明,基于变量选择的LS-SVM模型具有最佳的预测性能,其棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸、饱和脂肪酸和不饱和脂肪酸含量的近红外校正模型的相关系数R2分别为0.863,0.881,0.843,0.806,0.894和0.917,剩余预测偏差RPD分别为2.669,2.880,2.508,2.202,3.023和3.473.本方法省略了种子的粉碎过程,MC-UVE方法有助于提高校正模型的稳健性和精确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝水金	浙江大学农业与生物技术学院	111	1765	22.0	36.0
2	陈进红	浙江大学农业与生物技术学院	57	677	16.0	23.0
3	沙莎	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	5	54	4.0	5.0
4	黄庄荣	浙江大学农业与生物技术学院	4	57	3.0	4.0
5	荣正勤	浙江大学农业与生物技术学院	1	31	1.0	1.0
6	刘海英	浙江大学农业与生物技术学院	2	49	2.0	2.0