基于近红外光谱的小麦粉湿面筋含量检测

• 作者: 刘翠玲 孙晓荣 窦森磊 胡玉君
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 近红外光谱 湿面筋 偏最小二乘法
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 电子信息科学
• 页码范围: 800-804
• 页数: 5页
• 分类号: TS211.7
• 字数: 2837字
• 语种: 中文
• DOI: 103969/j.issn.0490-6756.2015.07.015

摘要

本文应用近红外光谱法测定小麦粉中湿面筋含量.对小麦粉的近红外光谱图进行消除常数偏移量、多元散射校正、减去一条直线三种预处理方法,用偏最小二乘法建立小麦粉的近红外光谱图与湿面筋含量之间的关系模型,并预测小麦粉中湿面筋含量.实验结果显示减去一条直线预处理后的模型评价指标最优,模型的相关系数R2为93.4,模型交互验证后的均方差为0.51,预测结果的均方根误差为0.456.实验结果表明,近红外光谱法能够用于小麦粉湿面筋含量的测定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙晓荣	北京工商大学计算机与信息工程学院	79	396	10.0	15.0
2	刘翠玲	北京工商大学计算机与信息工程学院	119	568	11.0	17.0
3	窦森磊	北京工商大学计算机与信息工程学院	4	26	2.0	4.0
4	胡玉君	北京工商大学计算机与信息工程学院	6	36	4.0	6.0