文冠果脂肪含量的近红外光谱预测模型建立及验证

摘要：

为了实现文冠果脂肪含量的无损快速检测,满足文冠果育种材料筛选和工业加工需求,选取 46 个文冠果作为标准样品集,采用索式抽提法测定种仁的脂肪含量,并应用近红外光谱(NIRS)技术采集样品的光谱数据,运用Unscrambler软件,采用偏最小二乘法(PLS)构建文冠果脂肪含量的NIRS预测模型,结果显示,该模型回归曲线R-Square(决定系数)为 0.9856、RMSE(标准误差)为 0.4149,可以进行有效预测.同时,选取32个未参加建模的文冠果样品作为验证材料,进一步对模型的预测效果进行外部检验,结果显示,外部检测回归曲线R-Square为0.9014、RMSE为0.8259,脂肪含量预测值与化学值的吻合性较好.建立的NIRS模型可靠,预测结果较为准确,可用于检测文冠果脂肪含量.该脂肪含量检测方法经济、快速、高效,为育种材料筛选和工业加工提供了快捷有效的途径.

关键词：文冠果、脂肪含量、近红外光谱、数学模型

所属期刊栏目：27

分类号：S565.9(经济作物)

资助基金：河北省农林科学院科技创新专项2022KJCXZX-MHS-8

在线出版日期：2023-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：104-108