近紅外分析模型穩(wěn)健性研究.pdf

1、　　近紅外光譜分析技術(shù)(NIR)作為“綠色檢測技術(shù)”的代表，具有高效、快速、低成本、無破壞性和綠色環(huán)保等特點。近紅外檢測技術(shù)的基礎(chǔ)依賴于所建立的校正分析模型，該模型具有很強的專一性，需根據(jù)樣品不同的種類、狀態(tài)以及不同的分析內(nèi)容逐項開展研究，分別建立相應(yīng)的模型，才能發(fā)揮其優(yōu)越性。建立NIR校正分析模型需要消耗大量的時間、人力、物力和財力，因此，NIR校正分析模型是近紅外分析中最重要的資源之一。而模型的穩(wěn)健性決定模型預(yù)測時的抗干擾能力和適用

2、范圍，從而影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性、可靠性。因此，研究如何建立近紅外穩(wěn)健分析模型的方法對近紅外光譜分析技術(shù)的廣泛應(yīng)用有著非?，F(xiàn)實的意義，同時也是實現(xiàn)近紅外模型傳遞的前提和基礎(chǔ)?！　”狙芯恳孕←湣⑺?、玉米、大豆等作物種子為研究對象，廣泛搜集不同品種和人工創(chuàng)造不同的掃描背景，進行重要品質(zhì)性狀的常規(guī)分析和測定，采集樣品的近紅外光譜信息，利用化學(xué)計量學(xué)方法對作物品質(zhì)指標(biāo)進行近紅外模型的創(chuàng)建；考察影響近紅外光譜分析模型穩(wěn)健性的因素；并以小麥水分含

3、量為研究對象，研究建立準(zhǔn)確、可靠、抗干擾能力強的近紅外穩(wěn)健分析模型的方法，并且以主成分空間對模型的穩(wěn)健性進行分析和評價；探討了近紅外光譜技術(shù)分析單粒作物品質(zhì)的可行性，得出下述結(jié)論：1、利用近紅外光譜分析技術(shù)分析谷物的水分含量、蛋白質(zhì)含量、脂肪含量、淀粉含量、賴氨酸含量和小麥濕面筋含量的預(yù)測值與實際參考值具有較高的決定系數(shù)和較低的均方根誤差。其中小麥水分含量校正分析模型的決定系數(shù)達到0.99以上，均方根誤差低于0.2﹪。分析糙米膠稠度和堿

4、消值效果不夠理想，決定系數(shù)均小于0.60。2、待測樣品的水分含量、溫度、粒度、狀態(tài)對近紅外光譜的形狀和分析結(jié)果的準(zhǔn)確性均產(chǎn)生較大影響。在5kGy的劑量下，輻照處理對小麥蛋白質(zhì)含量的近紅外預(yù)測值無顯著影響。3、光譜預(yù)處理對建立穩(wěn)健分析模型無明顯效果；有效頻率區(qū)間的選取、全局定標(biāo)模型的應(yīng)用對建立穩(wěn)健分析模型均有效，其中建立全局校正分析模型效果最佳(內(nèi)校正法)。用主成分空間分布可以對模型的穩(wěn)健性進行評價，空間分布越大，模型適用性越寬。4、建立