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—— 中国食品杂志社
为弥补国标检测方法测定香菇总糖含量耗时长、步骤繁琐的缺陷，创建近红外（near infrared，NIR）光谱技术在测定香菇总糖含量方面应用，采用NIR分析技术与偏最小二乘算法（partial least square，PLS）建立香菇总糖的NIR分析模型，并对模型进行参数优化。实验共收集了106 批样品，从中随机抽取13 批作为验证集，用于验证该模型的可靠性，剩余的93 批样品为校正集。在校正集中，通过杠杆值法和学生化残差法筛选出65 批能够较理想地代表一般香菇特征的样品，用于确定NIR光谱检测范围、PLS主因子数等参数，基于NIR光谱数据的香菇总糖含量建立定量分析模型。校正集的建模结果表明，使用多元散射校正（multiplicative scatter correction，MSC）及二阶导数（second derivatives，SD）对原始光谱进行预处理，光谱范围为4 000～10 000 cm－1，PLS主因子数为10时，基于NIR的香菇总糖检测模型的建模效果最优，即均方根误差比值满足检验条件，校正集R2（决定系数）最高为0.940 04，校正均方根误差为1.393，预测集均方根误差为1.557，相对分析误差最优为4.08。验证集对模型的检验结果显示，样品的预测值和实测值具有良好的线性关系，且二者没有显著差异（P=0.993）。由此表明，本实验建立的NIR分析模型可用于准确预测香菇样品的总糖含量。
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