基于近红外光谱技术分析无芒雀麦元素含量

文献类型： 中文期刊

第一作者： 代露茗

作者： 代露茗;郭涛;史艳丽;李飞;贾倩民;王芳彬

作者机构：

关键词： 无芒雀麦;元素含量;NIRS;预测模型

期刊名称： 草业科学

ISSN：

年卷期： 2023 年 006 期

页码： 1497-1506

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 无芒雀麦（Bromus inermis）具有丰富的营养价值。近红外光谱技术（NIRS）具有快速、高效和无损等优点，本研究利用NIRS和改良偏最小二乘法（MPLS），结合湿化学分析方法分析了101份无芒雀麦样品中K、Ca、P、Mg、Fe、Al和Mn元素含量。结果表明：所建立的预测模型中，K、P、Fe和Al的外部验证相对分析误差（RPD）较高，分别为2.60、2.88、4.60和2.68，说明预测准确性较高，可以替代传统分析方法来预测无芒雀麦中K、P、Fe和Al含量；Ca和Mg的RPD值为2.37和2.38，预测精度较弱，能够在样品数量较大时粗略预测含量来进行样品筛选；Mn的RPD值较低，为1.93，预测效果较差，预测值与实测值的误差较大。

分类号： S543.9

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