近红外光谱分析烟叶中的多酚类物质

• 作者: 吕亚琼 张秋菊 李祖红 闵顺耕
• 来源期刊: 现代仪器与医疗
• 关键词: 近红外光谱 烟叶 总多酚 偏最小二乘算法 无消息变量消除算法
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 检验检测
• 页码范围: 63-65
• 页数: 3页
• 分类号: O657
• 语种: 中文
• DOI: 10.11876/mimt201404020

摘要

多酚类物质是烟叶香气产生的重要前体物质。采用近红外光谱结合偏最小二乘算法建立了烟叶中总多酚含量的回归模型。采用建立的模型对检验集进行预测，预测集决定系数R2为0.8671，模型误差S E P为1.4287。结果表明近红外光谱分析技术可以成功应用于烟叶中总多酚含量的检测。此外，为消除烟叶近红外光谱中无效波长变量，采用无消息变量消除算法对所建近红外模型进行优化。结果表明采用该算法后，剩余变量数得到减少，模型维数显著降低，预测性能有所提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闵顺耕	中国农业大学理学院	82	1434	18.0	36.0
2	李祖红		19	110	5.0	9.0
3	吕亚琼		7	53	3.0	7.0
4	张秋菊		5	22	2.0	4.0