玉米子粒颜色对近红外模型预测其淀粉含量的影响

摘要：

　　以我国黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、山西、广西等省区368份玉米样品为材料，分别采用近红外透射光谱(NITS)和实验室常规分析(LAB)测定其淀粉含量，通过校正样品集建立样品吸收光谱与化学成分间的关系模型，校正并优化原有神经网络模型。经检验，校正模型Ⅰ(黄色样品)、校正模型Ⅱ(橙红色样品)和校正模型Ⅲ(总样品)的预测平均残差(Bias)依次为0.15、0.05和1.04；均方误差(RMSE)依次为1.06、1.07和1.12。预测效果相比较，模型Ⅰ和模型Ⅱ预测值与常规分析值的残差和均方误差均低于模型Ⅲ，因此对玉米整子粒淀粉近红外分析，按样品外观颜色分类定标(校正)更有利于提高模型的预测性能。

关键词：玉米、子粒颜色、淀粉含量、近红外

分类号：S513;O657.3(禾谷类作物)

资助基金：2010、2011年农业部谷物品质安全普查项目

在线出版日期：2013-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：153-156