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  • 简介:应用近红外反射光谱技术(NIRS)采集807份羽衣甘蓝种子光谱数据,然后挑选250份材料,用经典化学方法测试种子油含量和饼粕蛋白质含量。通过偏最小二乘法(PLS)、改良最小二乘法(MPLS)和不同光谱散射及数学处理技术来建立NIRS定量分析数学模型。种子油含量和饼粕蛋白质含量模型的交叉检验相关系数(1-VR)分别为0.9180、0.9062,交叉检验标准差(SECV)分别为1.0606、0.8720,校正标准差(SEC)分别为0.9267、0.8119。两种模型的外部检验相关系数(RSQ)分别为0.949、0.915,相对误差分别小于3.60%、2.70%,预测标准差(SEP)分别为0.881、0.779,检验偏差(BIAS)均较小分别为-0.054、-0.062。研究表明:这两个数学模型的分析结果具有较高的精确度,在品质育种中具有较好的应用前景。

  • 标签: 羽衣甘蓝 近红外光谱 数学模型 油含量 蛋白质含量