本發明公開了一種小麥面粉品質的紅外光聲光譜檢測方法,通過收集小麥面粉樣品的紅外光聲光譜數據和利用標準方法測定的化學值進行擬合,并運用偏最小二乘法優化建立模型;反復采用內部交叉驗證提出異常值,選擇最佳的光譜預處理辦法,通過比較模型的決定系數和均方根誤差衡量模型質量,構建出高質量的小麥面粉紅外光聲光譜的定量分析模型,同時建立基于特征波段的預測模型。本發明所運用的樣本,經過了磨粉過100目篩的預處理方法,增強了紅外光聲光譜信號,所構建的小麥面粉蛋白質、面筋含量光聲光譜模型R2較高,RMSECV較小,預測效果較好,具有操作簡單、無損處理、準確性高等優點,為小麥面粉加工生產在線檢測提供了新的選擇手段。
聲明:
“小麥面粉品質的紅外光聲光譜檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)