近红外分析技术在稻米淀粉RVA谱特征值测定中的应用

摘要：

采用近红外光谱分析技术和化学计量方法建立了稻米淀粉RVA谱3项(BDV、SBV、CSV)与稻米其它品质相关显著的特征值的近红外分析模型,并对模型进行了预测准确性评价.结果显示BDV、SBV和CSV的模型校正决定系数Rc2分别为0.9707,0.9966 和0.9943,校正标准差RMSEE分别为4.12,2.41 和1.72;内部交叉检验的决定系数Rcv2分别为0.942,0.9942和0.9913;标准差RMSECV分别为5.4,2.87和1.99.验证决定系数除DBV外均达到0.99以上,模型准确性较高,具有实用价值.

关键词：近红外光谱、RVA谱、内部交叉验证、外部验证

所属期刊栏目：20

分类号：S511.033(禾谷类作物)

资助基金：引进国际先进农业科技计划948计划2006-G1;农业科技攻关项目2006NG03

在线出版日期：2007-12-24（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：974-978