不同偏最小二乘法的近红外光谱技术测定大米中水分的研究

摘要

通过近红外光谱法对大米中含水量进行分析,运用Kennard-Stone法对校正集及预测集样本进行选取,利用Range Normalization法、二阶导数和多元散射校正加一阶导数法,分别对近红外光谱进行预处理优化,并采用偏最小二乘法(PLS)、组合区间偏最小二乘法(SiPLS)和移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)分别建立了定标模型。结果显示,相较于全谱建模,2种变量优选方法都能在有效减少建模所用的变量数,同时提高模型性能。其中采用MWPLS优选变量所建的大米水分定量模型的性能最优,决定系数为0.9525,校正集均方根误差为0.4093。利用40个验证集样本对定标模型进行了验证和配对t检验,预测相关系数达0.9617,相对分析误差为3.64,模型预测值与标准方法测定值没有显著性差异,说明模型具有良好的预测能力。基于MWPLS的近红外光谱技术能够实现大米中水分含量的快速检测。