文献类型： 中文期刊

作者： 姚鑫淼 ¹ ; 卢淑雯 ¹ ; 解铁民 ¹ ; 孟庆虹 ¹ ; 周野 ¹ ; 张瑞英 ² ; 苏萍 ² ; 马永华 ² ; 李宛 ² ;

作者机构： 1.黑龙江省农业科学院食品加工研究所

2.农业部谷物及制品质量监督检验测试中心

关键词： 玉米;子粒颜色;淀粉含量;近红外

期刊名称： 玉米科学

ISSN： 1005-0906

年卷期： 2013 年 04 期

页码： 153-156

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 以我国黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、山西、广西等省区368份玉米样品为材料,分别采用近红外透射光谱(NITS)和实验室常规分析(LAB)测定其淀粉含量,通过校正样品集建立样品吸收光谱与化学成分间的关系模型,校正并优化原有神经网络模型。经检验,校正模型Ⅰ(黄色样品)、校正模型Ⅱ(橙红色样品)和校正模型Ⅲ(总样品)的预测平均残差(Bias)依次为0.15、0.05和1.04;均方误差(RMSE)依次为1.06、1.07和1.12。预测效果相比较,模型Ⅰ和模型Ⅱ预测值与常规分析值的残差和均方误差均低于模型Ⅲ,因此对玉米整子粒淀粉近红外分析,按样品外观颜色分类定标(校正)更有利于提高模型的预测性能。