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骆驼奶中乳脂含量的光谱预测模型 

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摘要:本发明属于骆驼性能测定和驼奶品质检测领域,公开了骆驼奶中乳脂含量的光谱预测模型。申请人使用人工手动选择+多次遍历的方法,打破了常用算法筛选特征。最终选取用于建模的特征波段,特别是包含部分水的吸收区域,并证明了增加部分水吸收波段可以提升模型的准确性。申请人同时对模型的最优预处理与算法组合进行选择,确定了最优参数,提高了模型的准确性。实现了原料骆驼奶中乳脂含量的快速、准确、低成本的检测,实现了快速批量检测,每一个样本的测定时间仅需10‑15秒,提高了检测效率,具有较强的实用性,将可广泛应用于骆驼性能测定和骆驼奶品质检测。

主权项:1.骆驼奶中乳脂含量的中红外快速批量检测方法,包括下述步骤:(1)采集骆驼奶样本中的红外光谱中特征波段为933.636cm-1—1180.548cm-1,1473.756cm-1—1639.65cm-1,1685.946cm-1—1909.71cm-1,2006.16cm-1—2430.54cm-1,2469.12cm-1—2851.062cm-1,2854.92cm-1—3020.814cm-1,3391.182cm-1—3622.662cm-1,3634.236cm-1—3788.556cm-1,4074.048cm-1—4193.646cm-1,4413.552cm-1—4660.464cm-1,4783.92cm-1—4807.068cm-1中的MIR数据;(2)将测定所得到的MIR数据代入二阶差分+二阶差分+偏最小二乘回归模型中,即可输出骆驼奶中乳脂含量的预测结果;所述的偏最小二乘回归的主成分为7。

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百度查询: 华中农业大学 骆驼奶中乳脂含量的光谱预测模型

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