利用近红外光谱技术的葵花籽品质分析

葵花籽作为中国需求量很大的油料作物,常用的化学检测方法虽然准确性高,但是时间久,破坏样本完整性,难以实现快速检测。为了研究近红外光谱法快速无损检测葵花籽中蛋白、脂肪及水分含量的准确性,使用454份葵花籽样本近红外光谱数据及蛋白质、水、脂肪三个含量信息为测试对象,随机选取其中383份作为测试集,71份作为验证集,对测试集使用不同的预处理方法之后分别进行PLS(partial least-square method)和BP神经网络建模,并通过验证集对模型进行预测分析。结果发现:①PLS模型预测中发现小波变换的预处理方法对蛋白质含量的预测最好,小波变换的预处理方法对水分含量的预测最好,标准化的预处理方法对脂肪含量的预测最好;②BP神经网络预测中一阶导数+均值中心化对蛋白质含量的预测最好,一阶导数对水分含量的预测最好,一阶导数+标准化对脂肪含量的预测最好。比较两种神经网络模型的预测结果,PLS模型预测精度要高于BP神经网络模型。