基于近红外光谱荞麦淀粉和蛋白质含量测定方法研究

摘要

淀粉和蛋白质是荞麦中重要的营养成分,实现对荞麦内部成份的快速检测对荞麦育种、加工等环节具有重要的理论研究意义和应用价值.本文选用了来自不同产地的40个荞麦样品,测定了其淀粉和蛋白质含量,采用近红外光谱技术采集了其光谱信息.将40个样本随机分成了预测集和验证集,其中预测集30个,验证集10个.比较不同的预处理方法,利用主成分分析法和人工神经网络相结合的方法分别建立了荞麦淀粉和蛋白质的预测模型,并进行了验证.结果表明,首先经平滑法+多元散射校正预处理,再利用主成分分析法和人工神经网络相结合的方法建立的荞麦淀粉预测模型预测值和测量值相关性高,相关度为0.8719,相对误差小,为1.82％,说明该方法预测荞麦淀粉含量是可行的.但对荞麦蛋白质含量的预测并不理想,还有待进一步研究。