文献类型： 中文期刊

作者： 孟兆芳 ¹ ; 赵龙莲 ² ; 程奕 ¹ ; 陈秋生 ¹ ; 张玺 ¹ ; 范朝晖 ¹ ; 严衍禄 ² ;

作者机构： 1.天津市农业科学院中心实验室

2.中国农业大学信息与电气工程学院

关键词： 近红外光谱法;玉米;定标模型;粗蛋白质;粗脂肪;粗淀粉

期刊名称： 华北农学报

ISSN： 1000-7091

年卷期： 2008 年 23 卷 02 期

页码： 151-154

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 应用近红外光谱法(Near infrared spectroscopy,NIRS)和偏最小二乘法(Partial least squares,PLS)建立玉米粗蛋白质、粗脂肪和粗淀粉定量分析的近红外光谱数学模型,并对模型预测结果的准确性进行了评价。结果表明:近红外预测模型的内部交叉验证决定系数(R2cv)分别为:0.9778,0.9666和0.9927;交叉证实标准差(RMSECV)分别为:0.38,0.40和1.51;模型外部验证决定系数(Rv2al)分别为0.9391,0.9651和0.9875;外部验证标准差(RMSEP)为0.41,0.35和1.31。实际样品的常规分析结果得出玉米粗蛋白质、粗脂肪和粗淀粉的NIRS数学模型具有较高的预测准确性,可应用于玉米育种工作中的大批样品的品质分析。