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1.
近红外光谱法预测烟草的pH值
王建民
刘彦岭
韩明
穆林
杨思平
杨铖
《光谱实验室》
2010,27(6)
用近红外(NIR)光谱技术直接扫描烟叶粉末,通过一阶导数+附加散射校正和偏最小二乘法(PLS)的处理,建立了预测烟草pH值的数学模型。该模型的内部验证决定系数(r~2)为0.8333,预测标准差(RMSECV)为0.0603;外部验证决定系数(r~2)为0.804,预测标准差(RMSEP)为0.0926;PLS模型的因子数为7。通过配对-t检验,该方法与标准方法测定的结果无显著性差异。该方法精密度高,可用于烟草pH值的快速预测,为烟草行业节省大量资金和显著提高工作效率。
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