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—— 中国食品杂志社
以直链淀粉含量中红外定量预测模型为载体，利用Simca软件的主成分分析和正交偏最小二乘（orthogonal partial least squares，OPLS）解析变量筛选与直链淀粉含量的相关性，同时利用TQ Analyst软件建立直链淀粉含量预测模型，比较筛选的变量对模型解释性的差异。结果表明，利用OPLS筛选出的969～1 158 cm－1特征波段，主要对应直链淀粉的结晶区和非结晶区，同时也是α-1,4-糖苷键C—O—C伸缩振动的特征波段，以此波段的光谱进行建模效果最优，模型的预测性能较全波段、800～1 200 cm－1均得到提高，模型相关系数为0.999 8，校正集均方根误差和预测集均方根误差分别为0.587%和6.26%，相对分析误差为5.177 8，预测值和真实值相关系数为0.962 7。因此OPLS筛选的变量能实现直链淀粉中红外区大部分化学特征的解析，可增强预测模型的解析性。
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