【摘 要】
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采用近红外光谱（NIRS）分析技术和化学计量方法建立稻谷脂肪酸值的近红外分析模型,并对模型进行预测准确性评价;在建立定标模型的过程中,探讨光谱散射处理、数学（导数）处理等优化
【机 构】
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国家粮食局科学研究院,南京农业大学食品科技学院,南京农业大学农学院,北京理工大学化工与环境学院
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采用近红外光谱（NIRS）分析技术和化学计量方法建立稻谷脂肪酸值的近红外分析模型,并对模型进行预测准确性评价;在建立定标模型的过程中,探讨光谱散射处理、数学（导数）处理等优化处理对定标模型的影响。结果表明：修正偏最小二乘法是建立稻谷脂肪酸值测定定标模型的最佳回归方法,所建立模型的定标相关系数（RSQ）为0.961,定标标准偏差（SEC）为1.9205;内部交互验证相关系数（1-VR）为0.9474,内部交互验证标准偏差（SECV）为2.2511。外部验证的相关系数（r）为0.951,外部验证标准偏差（SE
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