基于近红外光谱技术的大米品质分析与鉴别

　　

采用近红外光谱技术结合化学检测手段对38份不同品种的大米样品中水分、蛋白质、直链淀粉进行含量检测并建立定量模型，利用偏最小二乘回归法（PLS）、光谱预处理方法、马氏距离法等手段进行建模及优化，分析验证集与建模集，验证和对比定量模型的预测效果。结果表明：三种成分的定量模型均在漫反射光谱采集条件下表现出更好的准确度，相关系数基本可达0.95以上，即拥有良好的预测性。采集特征波长光谱和异常点剔除可以有效优化模型，良好的定量模型可以应用于分析大米品质和鉴别真伪优质大米。

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