近红外光谱用于玉米水分和粗脂肪的快速分析

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1、暨南大学硕士学位论文题名（中英对照）：近红外光谱用于玉米水分和粗脂肪的快速分析NIRSpectroscopyAppliedinRapidAnalysisofMoistureandFatinCorn作者姓名：肖青青指导教师姓名及学位、职称：陈洁梅博士、副教授潘涛博士、教授学科、专业名称：理学、微生物学学位类型：科学学位论文提交日期：2015年6月论文答辩日期：2015年6月答辩委员会主席：论文评阅人：学位授予单位和日期：暨南大学独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研宄工作及取

2、得的研宄成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研宄成果，也不包含为获得整■秦大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研宄所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表不谢意。学位论文作者签名：玲食I签字曰期：』/y年/月A一曰学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解费先大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权整1本大学可以将学位论文的全部或

3、部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书）-A/学位论文作者签名：尚靑負导师签名:'k签字日期年6月d日签字日期:年月J曰学位论文作者毕业后去向：工作单位：电话:通讯地址:邮编:摘要玉米是人类重要的粮食，也是饲料生产的重要原料。在饲料企业收购原料时，玉米的粗蛋白、水分和粗脂肪含量是重要检测指标。目前的常规检测方法，需要试剂、操作繁琐、耗时长。本文采用近红外漫反射光谱技术结合化学计量学方法，研究无需试剂测定玉米粉的水

4、分和粗脂肪的快速定量分析方法。将收集到的样品随机划分为定标、预测、检验样品集。定标样品集用于确定近红外定量模型的参数；预测样品集用于评估模型的定量效果；根据预测效果优选模型参数；最后采用不参与建模过程的检验样品集对优选的模型进行检验。采用等间隔组合偏最小二乘法（EC-PLS）建立玉米粉的水分、粗脂肪的高性噪比近红外波长模型。关于水分分析，最优EC-PLS模型的起点波数（B）、波数个数（N）、-1间隔数（G）分别为5785cm、31、8；对于检验样品，近红外水分预测值与常规方法实测值的预测均方根误

5、差（V-SEP）、预测相关系数（V-RP）分别为：0.278%，0.943。-1关于粗脂肪分析，最优B、N、G分别为4568cm、22、10，检验样品集的V-SEP、V-RP分别为：0.253%，0.891。结果表明：近红外预测值与常规方法实测值吻合性、相关性高，达到国标GB/T18868-2002对饲料原料近红外分析的精度要求。本方法具有无需试剂、快速简便的优点，是一种有潜力的适合于大规模饲料原料检测的新技术。本文提出的玉米粉水分和粗脂肪分析的波长选择方案，可为设计小型专用近红外仪器提供有价值

6、的参考。关键词：近红外光谱，玉米粉，水分，粗脂肪，EC-PLS，波长选择方案IAbstractCornisveryimportant,asahumanfoodandrawmaterialfeed.Aftercompaniespurchasethismaterial,theprotein,moistureandfatcontentsusuallyweretestedbytheconventionaldetectionmethods.Now,theconventionaldetectionmetho

7、dshavesomanydisadvantagesthatneedpreparingreagents,complexoperations,andlongtime.Inthispaper,nearinfrareddiffusereflectancespectroscopyandchemometricsmethodswhichcanbeappliedinanalyzingmoistureandfatofcornflourquantitativelyandrapidlywithoutreagent.C

8、ollectedsampleswouldberandomlydividedintocalibration,prediction,validationsampleset.Calibrationsamplesetwasusedtodeterminetheparametersofthenear-infraredquantitativemodels;predictionsamplesetwasusedforquantitativeassessmentmodel;thepreferredmodelpara