基于近红外光谱技术建立沉香含油量预测模型

• 作者: 何紫迪 刘天颐 林艳 毛积鹏 蒋开彬 黄少伟
• 来源期刊: 热带作物学报
• 学科: 农学
• 关键词: 近红外 沉香 含油量 预测模型
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 农产品加工、保鲜、贮藏与分析检测
• 页码范围: 182-188
• 页数: 7页
• 分类号: S722.5
• 字数: 3842字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2561.2018.01.028

摘要

为建立沉香(Aquilaria sp.)含油量的近红外光谱预测模型,在950～1650 nm的光谱范围内,使用DA7200 NIRS分析仪收集了64个沉香样本的光谱数据,采用偏最小二乘法(PLS)建立回归模型,并选择最佳预处理方法和最佳主成分数,建立沉香含油量近红外光谱模型.结果表明,采用卷积平滑法(S-G)对光谱进行预处理且当最佳主成分数为7时,可达到最优模型,其校正集相关系数(RC)和校正集均方根误差(RMSEC)分别为0.9809和0.9589,交互验证集相关系数(RV)和交互验证集均方根误差(RMSEV)分别为0.6974、1.0290.说明预测值与测量值具有显著的相关性,该模型的预测准确度较高,可以满足对沉香结香品质进行快速预测的要求.