基于斜投影算法近红外光谱测定天然固态物质水分含量方法研究

天然固态物质的含水量是其重要品质指标之一。基于斜投影算法提出一种小样本近红外光谱测定天然固态物质水分含量的新方法,以6个品种玉米为研究对象的研究结果表明,水分光谱信号强度与水含量之间的线性相关系数为0.998,以2个品种样品建立校正曲线,其他五个品种玉米的外部验证偏差均小于0.3%,与GB 5497—85中的测试方法效果一致,可以满足实际需要。     

液化石油气中二甲醚含量快速测定方法研究

二甲醚(DME)掺入液化石油气(LPG)中能加速储气罐橡胶密封圈的老化,存在严重安全隐患,直接危害消费者安全和利益,国家明令规定禁止向LPG中掺入二甲醚等化学品作为液化气商品出售,因此实现LPG中DME含量的快速分析极其重要。提出一种快速测定LPG中DME含量的新方法,解决了液化气成分快速测量技术难题。实验设计和制造了一套精确配制DME液化气溶液的装置和一套基于近红外光谱技术快速测定LPG的分析系统。该分析系统耐压3.5 MPa,可方便与高压钢瓶连接,实现了液化气直接快速测量。收集了市场上LPG-1(胺前液化气),LPG-2(焦化液化气),LPG-3(脱硫醇后液化气)LPG-4(沧炼催化液化气)共四种液化石油气,采集其近红外光谱作为背景子空间,采用称重法配制DME浓度范围1.0%～45.0%。采用斜投影算法从LPG溶液近红外光谱中提取出不同浓度LPG溶液中DME纯信号,使用DME纯信号强度I与浓度c建立标准曲线,其线性相关系数为0.999 4。外部验证结果表明,方法相对误差小于2.0%。该方法具有操作简单,快速、无需建模等优点。     

紫外、近红外、多源复合光谱信息的银杏叶质量快速分析

为考察不同类型光谱信息用于银杏叶质量快速分析的适应性,收集了58个银杏叶样品,采用高效液相色谱方法(HPLC)测定其黄酮及内酯类活性成分的含量作为定标和检验样本的因变量(y)值,测定各样品的紫外、近红外光谱及包含紫外、可见及近红外信号的多源复合光谱信息作为样本的自变量(x)值;分别采用偏最小二乘回归(PLSR),以及根据待测样本在自变量空间最近邻K个样本与待测样本间的相互关系去预测其因变量值的KNN保形映射(KNN-KSR)方法,建立银杏叶活性成分的光谱定量分析模型,比较各光谱模型下检验集样本实测值与模型值的相关系数(R)、均方根偏差(RMSEP)、平均相对误差(MRE)。结果表明PLSR方法所建立的三类光谱模型的各项指标均不及KNN-KSR方法、且其紫外光谱模型的结果极差;而采用KNN-KSR方法根据三类光谱信息预测银杏叶中黄酮、内酯类成分时,R基本能达到0.8、RMSEP分别小于0.05与0.025且其平均相对误差均在8%以下。采用KNN-KSR方法根据紫外、近红外及多源光谱信息均可实现对银杏叶中四类黄酮醇苷成分及三类内酯成分含量的快速分析,突破了现有工作只是基于PLSR方法、根据近红外光谱信息对银杏叶总黄酮醇苷进行定量分析的局限;利用紫外和多源复合光谱信息及KNN-KSR方法进行银杏叶中黄酮醇苷及内酯类成分的快速检测,为银杏叶质量分析提供了更多的方法和选择。多源复合光谱仪具有体积小、成本低,便携的优点,非常适合银杏叶药材现场采购的快速检测及后续产品的质量分析与监控。     

近红外光谱和聚类分析法无损快速鉴别不同辅料奶粉

以添加不同辅料奶粉的近红外图谱作为聚类分析的对象,化学成分的含量不同,红外的谱图就会有差异。在建立混合成分模型的基础上,采用SIMCA聚类分析法对添加不同辅料奶粉进行了快速的分类研究。对市场250种不同种类奶粉进行近红外扫描,并做了重现性测定。含有乳糖或蔗糖的不同辅料的奶粉的近红外谱图,从表观上难以进行指纹特征提取,需采用模式识别技术来进行智能识别。从中随机抽取160张谱图进行聚类分析,并对未知样品进行预测。结果表明：尽管各样品的近红外谱图很相似,难以直接区别,但采用近红外光谱和聚类分析相结合的方法可以鉴定添加不同辅料的奶粉。从模型图上看,两个不同辅料奶粉之间没有重叠,互不干扰,各样品之间光谱聚类的结果较理想,盲样检测的正确率可达90％以上。如果能够获得足够多的样本,增加训练集样本数和采样的代表性,加强操作的标准程度,该法的准确率将会大大提高。近红外光谱与聚类分析法相结合可以快速、无损识别奶粉中添加的不同辅料,是一种有效的奶粉质量检测技术。     

基于稀疏非负矩阵分解和支持向量机的海洋溢油近红外光谱鉴别分析

提出一种海洋溢油近红外光谱特征提取与种类鉴别新方法.海面溢油种类鉴别对现场应急处置方案的制定和可疑溢油源的追踪具有重要意义.采用傅里叶变换近红外光谱仪测定汽油、柴油、煤油三类模拟海洋溢油样本的近红外光谱,基于稀疏非负矩阵分解算法对光谱进行特征提取,采用五重交义检验,对210个样本进行训练,建立基于支持向量机的溢油光谱定...     

多组分复杂体系光谱多元定量分析方法研究

为解决多元分析方法建模成本高及适用性差,严重制约其在光谱分析领域大量应用的难题,提出了一种新的多元定量分析方法。以汽油及其甲基叔丁基醚（MTBE）溶液的红外光谱为研究对象,使用五种汽油及其窄馏分建立背景光谱空间,用斜投影算法分离出混合光谱中纯MTBE光谱分量,建立纯光谱响应值与浓度之间的标准曲线,相关系数为0.995 2,截距仅为0.025,实现了多组分复杂体系中待测物的定量分析。与正交投影方法比较,新方法对五个预测样本的预测结果明显优于正交投影法。对17个实际油样的预测结果显示,新方法比PLS模型具有更好的适用性。新方法无需收集大量样本和建立复杂模型,方法简单,准确,适用性好。     

部分土壤重金属可见-近红外反射光谱特征及机理研究

测量重金属化合物氯化铬(CrCl₃)、氯化铜(CuCl₂)、氯化锌(ZnCl₂)的可见-近红外反射光谱(VNIRS),将重金属反射光谱与重金属元素的核外电子排布式联系起来,观察重金属化合物的反射光谱特征;结合晶体场理论分析重金属的特征反射峰出现的波段位置和原因。以湖北大冶地区土壤样品为例,向土样中添加不同浓度梯度的CrCl₃,CuCl₂和ZnCl₂并测定其可见-近红外反射光谱,研究不同种类不同浓度的重金属对土壤反射光谱的影响。对样本的反射光谱进行不同光谱预处理,探究重金属浓度与土壤反射光谱之间的线性相关关系及显著相关(p<0.05)波段出现的位置和潜在机理。结果表明,重金属化合物CrCl₃,CuCl₂和ZnCl₂在可见光-短波近红外波段范围内的反射光谱特征与重金属元素3d轨道上的电子填充状态有关。添加入土壤中的重金属化合物影响了土壤的可见-近红外反射光谱,其浓度与土壤反射光谱之间整体呈负相关,最大负相关系数分别为-0.788,-0.880和-0.824。样品反射光谱经不同预处理后,重金属浓度与土壤反射光谱之间的线性相关关系有所变化,显著相关波段信息更加丰富。研究表明,重金属的可见-近红外反射光谱与重金属的电子结构紧密相关,可见-近红外反射光谱技术可以检测到土壤中较高浓度重金属的存在,该技术在快速高效、无损低耗地预测土壤重金属元素含量方面拥有巨大潜力。基于部分重金属化合物的可见-近红外反射光谱特征,结合晶体场理论为土壤重金属的定性和定量反射光谱分析提供了理论依据和实验参考。     

应用可见-近红外光谱技术进行白醋品牌和pH值的快速检测

提出了一种基于可见-近红外透射光谱技术快速判别白醋品牌和测定pH值的方法。应用可见-近红外透射光谱获取不同品牌白醋的透射光谱曲线,并对获得的原始光谱数据进行平滑、变量标准化以及一阶导数等预处理,然后利用主成分分析对原始光谱数据进行聚类分析,根据主成分的累计贡献率选取主成分数,并将所选取的主成分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,得到三层优化神经网络结构：5输入层节点,6隐含层节点和2输出层节点,各层传递函数均采用Sigmoid函数。利用该模型对预测集样本进行预测。实验结果表明在阈值设定为±0.1的情况下该模型对预测集样本品牌鉴别准确率达到了100%,pH预测值与实际测量值偏差小于5%,得到了理想的结果。所以利用可见-近红外光谱技术结合主成分分析和神经网络算法能够快速准确的判定白醋品牌和pH值。     

基于红外指纹图谱的螺旋藻品质分析和蛋白含量测定

采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)分析技术,对螺旋藻标准品、螺旋藻粉样品和糊精标准品的红外光谱进行分析。螺旋藻中的蛋白质(1 657,1 537 cm-1)和糖类(1 069,1 054 cm-1)具有明显的红外指纹特征。螺旋藻粉中的主要成分为蛋白质和糖类,主要辅料为糊精。比较28个不同厂家螺旋藻粉的红外指纹图谱,计算图谱相关系数确定出辅料添加比例的高低。建立吸收峰强度比和蛋白质含量的关联标准曲线,形成依据红外光谱测定样品蛋白含量的方法,与凯氏定氮法测定结果相对偏差小于5%,为螺旋藻粉品质鉴定提供了一种简便、快速、无损的新方法。     

傅里叶变换衰减全反射红外光谱测定车用汽油诱导期方法研究

诱导期是评价汽油氧化安定性的重要指标。国内燃油市场汽油流通量较大,但目前仍采用传统GB/T 8018—87方法测定汽油诱导期,工序繁琐,耗时较长,难以实现对每批油品及时检测,无法满足汽油品质监管需求。为此,本文提出了一种采用傅里叶变换衰减全反射红外光谱（ATR-FTIR）测定汽油诱导期的快速分析方法。设计和集成了一种采用傅里叶变换衰减全反射红外光谱的智能型专用燃油品质快速分析系统,集光谱采集、数据处理、显示与存储等于一体。设计的测样附件由9次反射的衰减全反射（ATR）硒化锌晶体和带密封的不锈钢盖组成,具有光程恒定,注样和清洗方便等优点。研究了光谱扫描次数和重复装样次数对光谱信噪比的影响规律,确定了最佳扫描次数为15次,装样次数为4次。从京津地区收集64个不同牌号、不同生产时间的汽油样本,采用GB/T 8018—87方法测定其诱导期数值作为建模参考数据。使用该系统采集油样红外光谱。对光谱数据进行均值中心化、一阶求导预处理,采用偏最小二乘PLS方法将汽油红外光谱与其诱导期数据进行关联,建立车用汽油诱导期定量校正模型,其决定系数(R2)0.897,校正标准偏差(SEC)68.3 min,预测标准偏差(SEP)91.9 min。模型专用燃油品质快速分析系统预测汽油诱导期的相对偏差均小于5%,满足GB方法重复性允差要求。与传统GB方法相比,该方法操作简单,分析速度快,单个样本检测仅需3 min,对油品储运及销售过程中快速准确品质监管有积极意义。     

SVM回归法在近红外光谱定量分析中的应用研究

研究了基于统计学习理论的支持向量机（SVM）回归法在近红外光谱定量分析中的应用。以66个小麦样品为实验材料,由33个小麦样品作为校正样品,采用4种不同核函数方法对小麦样品蛋白质含量与小麦样品近红外光谱进行SVM回归建模。以所建4种不同SVM回归模型对33个小麦预测样品的蛋白质含量进行了预测;不同回归模型的预测结果与凯氏定氮法确定的蛋白质含量的标准化学值间的相关系数均在0．97以上,平均绝对误差小于0．32。为了考察SVM回归校正模型的预测效果,同所建PLS回归模型的预测结果进行了比较,表明所建预测小麦样品蛋白质含量的SVM回归模型亦可通过近红外光谱进行实际样品的定量分析,且有较好的分析效果。     

拉曼光谱结合偏最小二乘的甲醇汽油甲醇含量快速定量分析方法研究

甲醇汽油是一种用以替代传统汽油的新型燃料,其品质受到甲醇含量的严重影响。因此,甲醇汽油中甲醇含量的快速分析对其品质把控具有深远意义。基于拉曼光谱（Raman）结合偏最小二乘（PLS）建立了一种甲醇汽油中甲醇含量快速定量分析方法。采用激光拉曼光谱仪对49组甲醇汽油样品的Raman光谱进行采集,并进行光谱解析。比较了五种光谱预处理方法对甲醇汽油原始Raman光谱的预处理效果,并采用变量重要性投影（VIP）对小波变换（WT）预处理后的甲醇汽油Raman光谱数据进行了特征变量提取。其次,采用五折交叉验证（5-flod cross-validation (CV)）对PLS校正模型的潜变量数目（LVs）及VIP阈值进行优化。在最优输入变量和模型参数下,分别构建了基于不同输入变量的PLS模型。研究表明,相较于原始光谱-偏最小二乘模型（RAW-PLS）和小波变换-偏最小二乘模型（WT-PLS）,变量重要性投影-偏最小二乘模型（VIP-PLS）可以获得更好的分析性能,其预测集决定系数（R2_p）为0.960 4,均方根误差（RMSEP）为0.0341。因此,Raman光谱结合PLS是一种快速准确的甲醇汽油中甲醇含量分析方法。     

Rapid determination of ethyl pentanoate in liquor using Fourier transform near-infrared spectroscopy coupled with chemometrics

ABSTRACT

The feasibility of Fourier transform near-infrared spectroscopy for rapid determination of ethyl pentanoate in Chinese liquor was investigated. A total of 108 liquor samples from production line were analyzed with Fourier transform near-infrared transmission spectroscopy. The calibration model for ethyl pentanoate content prediction was established with partial least square, and validated using internal cross validation. In a calibration set (80 samples), the coefficient of determination was 0.958, with the corresponding root mean square error of cross validation 0.020 g L^?1. In a validation set (28 samples), the coefficient of determination was 0.964, with the root mean square errors of prediction 0.023 g L^?1, and the bias value (0.005 g L^?1) for the validation set was less than the bias confidence limits value (0.009 g L^?1), indicating that the resulting near-infrared spectroscopy prediction model has good performance for online rapid determination of ethyl pentanoate in Chinese liquor. The determination of ethyl pentanoate in liquor can be completed in less than 2 min per sample using the near-infrared spectroscopy prediction model. The near-infrared spectroscopy combining chemometrics as a rapid analytical method has a promising application prospect of application in the liquor production field.     

近红外光谱谱线特性对物质浓度分析误差影响的研究

为解决近红外光谱法分析物质浓度过程中缺乏可测度分析而导致测量过程存在一定盲目性问题,研究在已知测量条件、样品种类、被测组分以及建模分析方法的条件下,利用近红外光谱谱线特性作为参数,在大量样品近红外光谱采集和标准法测得浓度数据等工作前,对被测物质浓度的分析误差做大致估算。经过大量尝试和试验提出等效信噪比（ESNR）和谱线重叠系数（OC）两个重要参数,其中ESNR反映待测组分吸光度占总吸光度的比重,而OC则反映待测组分近红外光谱曲线间的重叠程度。通过理论仿真得到光谱分析中用经典的偏最小二乘回归建立定量分析模型时谱线特性与物质浓度分析误差的关系,分别计算ESNR和OC与被测组分浓度分析误差（RMSE）的关系,并且研究两个谱线参数的独立性。利用理论分析得到结果对浓度为8%~12%乙醇水溶液进行可测度分析,并与近红外光谱法分析的实际结果进行比较。研究通过理论仿真得到使用光谱分析中经典的偏最小二乘回归建立定量分析模型时谱线特性与物质浓度分析误差的关系,其中ESNR与RMSE成反比关系,而OC与被测组分分析误差成非线性的单调关系,并且验证了ESNR和OC两个参数的独立性。通过理论计算和乙醇水溶液近红外光谱检测实验对等效信噪比和谱线重叠系数与光谱分析浓度误差的定量关系进行讨论,通过理论分析得到的乙醇浓度RMSE预估值为0.30%,近红外光谱分析实际RMSE为0.32%,相对误差6.67%,二者结果相符。实现了在测量条件、样品种类、被测组分以及建模分析方法已知的条件下基于近红外光谱分析的待测组分含量理论误差的定量计算和实验验证。该研究明确了对近红外光谱法分析物质浓度有明确定量关系的两个谱线参数,给出了使用光谱分析中经典的偏最小二乘回归建立定量分析模型时的分析误差经验曲线,以及利用曲线进行近红外光谱法待测组分浓度可测度分析方法。结果表明所提出的ESNR和OC两个谱线特性参数的有效性,以及分析误差预估方法的有效性。为近红外光谱法待测组分浓度定量分析提供了有效、快捷的预估方法,完善了近红外光谱法成分含量可测度分析理论,对近红外光谱法物质浓度定量分析研究具有一定指导意义。     

Near-infrared spectroscopy to assess typhaneoside and isorhamnetin-3-O-glucoside in different processed products of pollen typhae

With the ever increasing importance of testing drug quality, rapid analytical methods are needed for supervision of Chinese herbal medicines. Near-infrared spectroscopy is one of the most powerful tools in quality assessment of Chinese herbal medicines. In this work, near-infrared spectroscopy was applied to develop a rapid method for quantitative determination of typhaneoside and isorhamnetin-3-O-glucoside in different processed products of Pollen Typhae. A total of 71 batches of samples were collected from different regions in China. After acquisition of near-infrared spectra, different pre-processing methods were compared, and a competitive adaptive reweighted sampling algorithm was used to perform the variable selection. Then a partial least squares regression algorithm was applied to build the quantitative models. The root mean square error of calibration, root mean square error of cross validation, and root mean square error of prediction were 0.0190, 0.0364, and 0.0158%, respectively, for a quantitative model of typhaneoside. The root mean square error of calibration, root mean square error of cross validation, and root mean square error of prediction were 0.0190, 0.0377, and 0.0170%, respectively, for a quantitative model of isorhamnetin-3-O-glucoside. Moreover, the relative prediction deviation values of both quantitative models were larger than 3, indicating good performance of the partial least squares (PLS) models. The results demonstrated that high accuracy prediction of typhaneoside and isorhamnetin-3-O-glucoside could be obtained by near-infrared spectroscopy, to allow an alternative method for quality assessment of different processed products of Pollen Typhae.     

可见/近红外光谱法无损检测赣南脐橙可溶性固形物

应用可见/近红外光谱法对赣南脐橙可溶性固形物进行了无损检测研究。通过主成分分析,获取光谱的有效信息,将其作为人工神经网络的输入变量进行非线性建模。90个建模样品训练结果是,样品参考值与预测值之间的相关系数为0.9147,训练均方差为0.5203;38个未知样品预测结果是:样品参考值与预测值之间的相关系数为0.9033,预测均方差为0.6964,相对预测偏差4.5709%。实验结果表明基于人工神经网络的可见/近红外光谱法无损检测赣南脐橙可溶性固形物是可行的。     

毒死蜱乳油中敌敌畏违禁添加的红外快速测定

分别采用中红外衰减全反射技术和近红外光谱分析透射技术对毒死蜱乳油中违禁添加的敌敌畏乳油含量进行了快速定量测定。利用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立敌敌畏的定量模型并进行优化,再分别用独立检验集和不同批次考核样本对模型适应性进行评价。结果表明,中红外和近红外光谱分析技术均可以准确测定毒死蜱乳油中敌敌畏的含量。中红外校正集标准差(RMSEC)为0.013,近红外为0.020,模型测定系数(R2)二者均为1.000。对于考核样品,近红外模型适用性更好,不需要进行模型修正,预测标准差(RMSEP)为0.09;中红外模型需要进行修正,修正后预测标准差(RMSEP)为0.03。红外光谱分析技术因前处理方法简单,测量迅速、方便,对于监督部门进行农药质量控制具有重要意义。     

近红外光谱的油页岩总有机碳快速检测

为了快速检测油页岩总有机碳（TOC）含量,以松辽盆地某区块所取岩芯为研究对象,测量230个岩石样本的TOC含量和近红外光谱数据。利用蒙特卡洛法剔除异常样本14个,剩余的216个样本进行去趋势加基线校正方法预处理,采用连续投影算法（SPA）、无信息变量消除算法以及竞争自适应算法选取特征波长。使用SPXY方法对样本按照2∶1的比例划分为144个校正集和72个验证集,然后建立线性的偏最小二乘（PLS）模型以及非线性的支持向量机（SVM）模型和随机森林（RF）模型对油页岩TOC含量进行预测。采用测定系数（R2）和均方根误差（RMSE）作为模型的评价指标,探究不同特征波长选择方法对油页岩总有机碳建模的影响,比较不同建模方法对油页岩TOC含量预测的准确度。结果表明,特征波长提取能够起到优化模型的作用。SPA,UVE和CARS分别提取了16,253和65个波长,经过特征波长提取后模型测定系数均有提高,均方根误差均有下降,这说明进行特征波长优选对于简化模型、提高模型运算速度发挥着很重要的作用。此外,非线性的RF和SVM模型性能要优于线性模型PLS。这是因为油页岩中的碳存在于各类烃的中,不同类别含烃基团的吸收峰之间相互影响,使得油页岩总有机碳含量和近红外光谱数据之间存在着复杂的非线性关系,因此,非线性的SVM和RF模型能够表现出更好的效果。相比于其他模型,CARS-SVM模型验证集的测定系数（R2_v）和均方根误差（RMSEV）表现出的结果较好,分别达到了0.906 6和0.222 0,该模型能够用于油页岩总有机碳含量的快速检测。研究结果说明,近红外光谱分析应用于油页岩TOC含量快速检测是可行的;建立的CARS-SVM模型能够表现出较好的预测效果,为我国油页岩TOC含量快速检测提供了一种新的方法和思路。     

基于近红外光谱和ELM算法的菱镁矿石品级分类研究

由工业发展需求,针对菱镁矿石矿物含量不同以及分布不均匀而难以判定其品级的情况,提出一种由近红外光谱技术结合ELM的菱镁矿石品级分类模型。该模型可以实现菱镁矿石品级的快速分类。近红外光谱利用菱镁矿中不同种类含H基团对近红外光谱有不同吸收的特性,用来测定菱镁矿石的成分及其含量,其操作简便、不破坏样品、速度快、准确高效。以辽宁省营口市大石桥的菱镁矿石30组为研究对象,采集菱镁矿石的近红外光谱数据样本30×973。采用主成分分析(PCA)对其进行降维处理,以主元贡献率大于99.99%而得到10维的特征变量值。建立了ELM算法定量分析数学模型,取20组样本为训练样本(包括6组特级,14组非特),其余10组作为测试样本(其中4组特级,6组非特),ELM算法模型的隐含层节点数选取20。为了进一步提高分类效果,提出两种ELM算法模型的改进：采用循环模式对传统ELM的输入权值和阈值进行寻优的精选ELM和在精选ELM基础上进行集成的集成-精选ELM。并与用人工方法、化学方法和BP神经网络模型方法对菱镁矿石样品品级分类作对比。结果表明：近红外光谱和ELM菱镁矿石品级分类模型不论在时间上还是成本上,都具有明显的优势,且其准确率能够达到90%以上,为菱镁矿石品级分类提供了一条新的途径。     

基于近红外光谱的杂交水稻种子发芽率测试研究

现阶段水稻种子发芽率测试仍然按照传统的农作物种子发芽技术规定进行发芽试验,此方法存在试验周期长、成本高、专业性要求高等缺点,本研究提出一种基于近红外光谱技术的快速、无损测试杂交水稻种子发芽率的新方法。采用人工老化方法在温度45 ℃、湿度100%的条件下分别老化处理2个品种杂交水稻种子0,24,48,72,96,120,144 h;用近红外光谱仪分别采集2个品种不同老化时间段杂交水稻种子光谱数据共280份,随机分成校正集(168份)和检验集(112份);测试不同老化时间段的水稻种子发芽率;以偏最小二乘算法(PLS)建立了回归模型,分析不同光谱波段和比较不同光谱预处理方法对模型精度的影响。2个品种的水稻种子光谱数据采用全波段和标准化＋正交信号校正预处理时模型最优,模型校正集决定系数(R_C)与验证集相关系数(R_P)分别为0.965和0.931,校正标准误差(SEC)与预测标准误差(SEP)分别为1.929和2.899,验证集预测值与真实值之间的相对误差在4.2%以内。研究结果表明利用近红外光谱分析技术进行杂交水稻种子发芽率的快速无损检测是可行的。