采用近红外光谱技术的燕麦脂肪含量检测

以93份燕麦样品为研究对象,对其近红外光谱数据进行预处理后通过主成分分析法提取光谱特征,采用人工神经网络技术建立燕麦中脂肪含量的合理检测模型。结果表明:反向多元散射处理(IMSC)、数学处理选择2441(即对光谱进行导数间隔点为4的二阶导数处理,一次平滑处理间隔点为4,不进行二次平滑处理)为最佳预处理方法;通过主成分分析法提取2个主成分作为原始信息的特征变量,建立的人工网络模型结构为2-17-1,该模型对验证集的测定值与预测值的相关系数为0.962 3,均方根误差为1.607 2,模型的预测准确性较好。该方法简便、快速,为燕麦脂肪的定量测定提供了一种新方法。