近紅外光譜nir分析技術(shù)的應(yīng)用(已改無錯字)
2023-07-19 00:51:41 本頁面
【正文】 合去除趨勢校正(SNVD)，加權(quán)多元去散射校正(WMSC)；三種導數(shù)處理包括1,2,2,1。 1,4,4,1。 2,4,4,1，個數(shù)值依次代表導數(shù)處理階數(shù)，導數(shù)數(shù)據(jù)間隔，平滑點數(shù)及二次平滑點數(shù)。模型建立過程中，定標集被分成6個交互驗證組，以最小交互驗證標準差(SECV)確定最佳主因子數(shù)。異常值判斷與剔除是影響模型預(yù)測效果的關(guān)鍵因素。方程采用兩輪異常值剔除過程，剔除光譜異常值(GH≥10)及化學異常值(T≥)。以最高交互驗證決定系數(shù)(1VR)和最低SECV值確定最佳校正模型。如圖二所示，蛋白最佳方程應(yīng)為SNVD+2,4,4,1處理得到的。圖二 外部驗證校正模型建立后，除用自身最高交互驗證決定系數(shù)(1VR)和最低SECV值衡量外，還需要用外部檢驗的方法來評價模型的可靠性，以保證模型在實際使用中的效果。選取已知樣品對模型進行驗證，如下圖所示，樣品（粗蛋白）預(yù)測值準確度較高，基本達到了分析要求（表一可見，樣品預(yù)測值與參考值誤差較??；圖三為蛋白化學值與預(yù)測值之間相關(guān)散點圖，其中預(yù)測標準偏差(Sep)，系統(tǒng)偏差(Bias)，相關(guān)系數(shù)(R)）。表一圖三三、近紅外光譜分析技術(shù)的不足 近紅外光譜分析的靈敏度相對較低，不能用于微
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