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利用近红外光谱技术分析桦树叶成分的研究
被引量：
2
1
作者
翟学超
《林业科技》
2015年第3期30-33,共4页
通过合适的光谱预处理结合偏最小二乘法(PLS)建立了桦树叶粗蛋白、粗纤维和粗灰分的预测模型,确定了一阶导数(FD)为预处理方法,其在定标集中的预测准确率分别达到了0.967、0.946和0.977。并且在利用外部未知样本进行验证时,预测模型也...
通过合适的光谱预处理结合偏最小二乘法(PLS)建立了桦树叶粗蛋白、粗纤维和粗灰分的预测模型,确定了一阶导数(FD)为预处理方法,其在定标集中的预测准确率分别达到了0.967、0.946和0.977。并且在利用外部未知样本进行验证时,预测模型也同样给出了良好的预测结果,其预测精度分别达到0.927、0.908、0.932,并具有良好的重现性。证实了利用近红外技术结合合适的分析方法可实现桦树叶粗蛋白、粗纤维和粗灰分的快速预测分析。
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关键词
近红外
光谱
桦树叶
成分
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职称材料
题名
利用近红外光谱技术分析桦树叶成分的研究
被引量：
2
1
作者
翟学超
机构
黑龙江省野生动物研究所
出处
《林业科技》
2015年第3期30-33,共4页
基金
黑龙江省财政厅资助项目
文摘
通过合适的光谱预处理结合偏最小二乘法(PLS)建立了桦树叶粗蛋白、粗纤维和粗灰分的预测模型,确定了一阶导数(FD)为预处理方法,其在定标集中的预测准确率分别达到了0.967、0.946和0.977。并且在利用外部未知样本进行验证时,预测模型也同样给出了良好的预测结果,其预测精度分别达到0.927、0.908、0.932,并具有良好的重现性。证实了利用近红外技术结合合适的分析方法可实现桦树叶粗蛋白、粗纤维和粗灰分的快速预测分析。
关键词
近红外
光谱
桦树叶
成分
Keywords
Nearinfrared
Spectrum
birch
leaves
Component
分类号
S792.15 [农业科学—林木遗传育种]
S789.4 [农业科学—林学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用近红外光谱技术分析桦树叶成分的研究
翟学超
《林业科技》
2015
2
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职称材料
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参考文献
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