以下是小编整理的近红外光谱检测蜂蜜中可溶性固形物含量和水分的应用研究，本文共2篇，欢迎阅读分享，希望对您有所帮助。本文原稿由网友“起疯了”提供。
篇1：近红外光谱检测蜂蜜中可溶性固形物含量和水分的应用研究
近红外光谱检测蜂蜜中可溶性固形物含量和水分的应用研究
摘要：提出了一种利用近红外光谱技术定量分析蜂蜜中可溶性同形物含量(SSC)的新方法,同时对蜂蜜中的`水分也进行了研究.在不同光谱范围内,通过对原始光谱的不同预处理,用偏最小二乘法分别建立了SSC和水分的近红外透反射光谱校正模型,所有模型都有高的的预测精度和水分的最优模型都为在全谱范围内,光谱预处理采用Norris平滑+一阶微分+多元信号校正,SSC模型的交互验证决定系数(RCV2)、交互验证误差均方根(RMSECV)、验证集决定系数(RP2)、验证误差均方根(RMSEP).SSC模型分别为0.998 6,0.190,0.998 5和0.127,水分模型分别为0.998 4,0.187.0.998 6和0.125.近红外光谱能实现蜂蜜中SSC和水分的准确测定.水分模型预测结果略好于相关文献的报道. 作者： 李水芳[1]张欣[2]单杨[2]李忠海[1] Author： LI Shui-fang[1] ZHANG Xin[2] SHAN Yang[2] LI Zhong-hai[1] 作者单位： 中南林业科技大学,湖南,长沙,410004湖南省食品测试分析中心,湖南,长沙,410025 期 刊： 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： , 30(9) 分类号： S896.8 关键词：近红外透反射光谱 蜂蜜检测 可溶性固形物含量 水分 机标分类号： R31 TS2 机标关键词：近红外光谱检测 蜂蜜 可溶性固形物含量 水分模型 应用研究 Near Infrared Spectroscopy Soluble Solids 交互验证 决定系数 SSC 近红外光谱技术 光谱预处理 偏最小二乘法 均方根 最优模型 准确测定 预测精度 预测结果 信号校正 校正模型 基金项目： 国家科技支撑计划项目篇2：土壤中总氮与总磷含量的近红外光谱实时检测方法
土壤中总氮与总磷含量的近红外光谱实时检测方法
以浙江省潮化盐土为研究对象,用近红外光谱分析技术探测土壤氮(N)和磷(P)的`含量.从试验田采集6组土样,每组取20个样品,共计120个样品.利用均值法、卷积滤波确定最终光谱数据,然后采用偏最小二乘回归法(PLS)及最小二乘支持向量机(LSSVM)分别建立了土壤总氮和总磷的近红外光谱模型,其中采用PLS所建模型的相关系数分别为0.9454(N)、0.9327(P),预测标准误差分别为0.0321(N)、0.0089(P).采用LSSVM所建模型的预测相关系数分别为0.9503(N)、0.9547(P),预测标准误差为0.0378(N)、0.0101(P).分析结果表明采用近红外分析技术可以预测土壤总氮(N)和总磷(P)的含量.
作 者：袁石林 马天云 宋韬 何勇 鲍一丹 作者单位：浙江大学生物系统工程与食品科学学院,杭州,310029 刊 名：农业机械学报 ISTIC EI PKU英文刊名：TRANSACTIONS OF THE CHINESE SOCIETY FOR AGRICULTURAL MACHINERY 年，卷(期)：2009 40(z1) 分类号：O657.33 S151.9+5 关键词：近红外光谱 测量 土壤总氮 土壤总磷 偏最小二乘法 最小二乘支持向量机
近红外光谱检测蜂蜜中可溶性固形物含量和水分的应用研究.doc
将本文的Word文档下载到电脑，方便收藏和打印
推荐度：
点击下载文档
最新范文更多
热门文章
猜你喜欢