基于近红外光谱技术的大麻和亚麻鉴别方法

文献类型： 中文期刊

第一作者： 宋世文

作者： 宋世文;赵浩含;王守波;张先顺;郁崇文

作者机构：

关键词： 麻纤维;近红外光谱;大麻;亚麻;鉴别;偏最小二乘法;模型

期刊名称： 上海纺织科技

ISSN： 1001-2044

年卷期： 2023 年 09 期

页码： 35-38+50

收录情况： 北大核心

摘要： 为准确鉴别精细化大麻和亚麻纤维，采用近红外光谱技术，结合偏最小二乘法建立大麻和亚麻的鉴别模型，并对预测模型进行验证。结果表明：建立的大麻和亚麻鉴别模型，训练集决定系数R_C~2为0.976 4,趋近于1,预测准确度高；训练集均方根误差RMSEC为0.118 1,趋近于0,模型波动小，稳定性好；预测集决定系数R_P~2、预测集均方根误差RMSEP以及相对分析误差RPD分别为0.967 2、0.142 0、3.936 8,表明预测结果准确，预测结果波动小，模型可靠性高。通过模型预测，大麻和亚麻纤维的鉴别准确率均在95%以上，能够实现大麻和亚麻纤维的快速、准确鉴别。

分类号： O657.33`TS102.22

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