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基于近红外光谱分析的绿茶水分无损检测模型建立
2021-02-23 21:30:02热度:193°C
收集代表性
绿茶样品158个，直接对新鲜样品进行近红外光谱扫描．运用改进偏最小二乘法（MPLS）在4种不同的光谱数据预处理方式下进行水分含量建模，并用验证集对最优模型进行检验。结果显示，光谱数据在散射处理方式SNV＋Detrend下经过一阶导数处理后的预测结果最优．其定标标准差（SEC）为0．32％，样品预测值和实测值之间的决定系数（RSQ）为0．861，预测标准差（SEP）为0．5％，偏差（Bias）为-0．1％。说明应用近红外光谱分析技术实现绿
茶中水分含量的无损检测是可行的．并可得到较为满意的预测效果．
完成机构：[1]华中农业大学工程技术学院,武汉430070 [2]中国农业大学工学院,北京100083
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