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铁皮石斛多糖含量的高光谱反演研究
  • ISSN号:1000-0593
  • 期刊名称:《光谱学与光谱分析》
  • 时间:0
  • 分类:TP79[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室,浙江临安311300, [2]浙江农林大学天目学院,浙江临安311300
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(41371411),浙江农林大学科研发展基金项目(2009FK30)资助
中文摘要:

铁皮石斛是我国传统的中草药,多糖含量是衡量其品质优劣的一个重要指标。主要研究铁皮石斛多糖含量与光谱间的关系,旨在寻找铁皮石斛多糖含量的无损检测方法。研究方法:实验材料选自不同处理铁皮石斛组培苗和不同生长阶段的驯化苗。其中36个样本作为建模样本建立模型,11个样本作为检验样本对模型进行检验。分别采用偏最小二乘回归法和因子分析法建立样本光谱与多糖含量间的关系。结果表明:(1)光谱一阶微分与多糖含量的相关性优于光谱反射率,其中对多糖含量较敏感的波段主要集中在可见光区域。(2)偏最小二乘回归法的模型决定系数最高,但其预测能力较差。因子分析法模型具有较好预测能力,基于光谱反射率因子分析模型和基于光谱一阶微分因子分析模型的相对分析误差分别为2.269和2.305。

英文摘要:

The obj ectives in the present paper were to study the relationship between the polysaccharide content and the spec-trum,aimed at finding a non destructive testing method for the measurement of polysaccharide content.Materials in this study were from tissue culture seedlings under different treatments and domesticated plants in different growth stages.In the study,36 samples were used to build estimation models and another 11 as test samples to examine the models.The relationship between the spectrum and polysaccharide content was investigated by partial least squares regression (PLSR)and factor analysis.The re-sults show that (1 )there was stronger correlation between derivative reflectance and polysaccharide content,and the sensitive wavebands mainly concentrated in the visible region.(2 )The PLSR model has a high precision,while its prediction accuracy is lower.The models of factor analysis have higher prediction accuracy,the RPD of the model based on spectral reflectance is 2. 269 and that of derivative reflectance is 2. 305.

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期刊信息
  • 《光谱学与光谱分析》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国光学学会
  • 主编:高松
  • 地址:北京海淀区魏公村学院南路76号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:chngpxygpfx@vip.sina.com
  • 电话:010-62181070
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0593
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2200/O4
  • 邮发代号:82-68
  • 获奖情况:
  • 1992年北京出版局编辑质量奖,1996年中国科协优秀科技期刊奖,1997-2000获中国科协择优支持基础性高科技学术期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国生物医学检索系统,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40642