【摘要】：利用近紅外光譜技術(shù)建立新鮮甘薯水分和還原糖含量的預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)快速檢測(cè)與分析,為甘薯品質(zhì)分析和種質(zhì)資源篩選提供便捷。選用不同品系甘薯樣品146份,109份作為校正樣品,37份作為驗(yàn)證樣品。運(yùn)用不同光譜預(yù)處理方法、協(xié)同區(qū)間偏最小二乘最優(yōu)波長(zhǎng)選擇法以及主成分回歸和偏最小二乘法建立甘薯水分和還原糖模型。結(jié)果顯示,所建甘薯水分(還原糖)最優(yōu)模型的決定系數(shù)、預(yù)測(cè)均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)差比率分別為0.974(0.885),1.154(0.270)和6.334(3.148)。表明2種模型具有較好的檢測(cè)性能,近紅外光譜模型的預(yù)測(cè)值與其相應(yīng)的化學(xué)值有較好的相關(guān)性,適用于大批量甘薯選育時(shí)水分和還原糖含量的快速檢測(cè)。
[Abstract]:The prediction model of moisture and reducing sugar content of fresh sweet potato was established by near infrared spectroscopy (NIR), and the rapid detection and analysis were realized, which provided convenience for quality analysis of sweet potato and selection of germplasm resources. 146 sweet potato samples of different strains, 109 samples as correction samples and 37 samples as verification samples were selected. The moisture and reducing sugar models of sweet potato were established by using different spectral pretreatment methods, cooperative interval partial least square optimal wavelength selection method, principal component regression and partial least square method. The results showed that the root mean square error and standard deviation ratio of the optimal model of sweet potato moisture (reducing sugar) were 0.974 (0.885), 1.154 (0.270) and 6.334 (3.148), respectively. The results show that the two models have good detection performance, and the predicted value of NIR model has a good correlation with their corresponding chemical values, which is suitable for rapid detection of moisture and reducing sugar content in mass sweet potato breeding.
【作者單位】： 西南大學(xué)食品科學(xué)學(xué)院;重慶市中藥研究院;重慶市特色食品工程技術(shù)研究中心;
【基金】：重慶市社會(huì)事業(yè)與民生保障科技創(chuàng)新專項(xiàng)(cstc2015shms-ztzx80006) 重慶市特色食品工程技術(shù)研究中心能力提升項(xiàng)目(cstc2014pt-gc8001)
【分類號(hào)】：O657.33;TS215

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本文編號(hào)：2480940