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—— 中国食品杂志社
应用高光谱技术研究和构建霉变玉米黄曲霉毒素B1（aflatoxin B1，AFB1）和玉米赤霉烯酮（zearalenone，ZEN）含量的检测方法，通过建立霉变玉米中这2?种毒素含量的预测模型，实现对玉米霉变程度的快速、无损、准确判别。首先，通过对比5?种预处理方法，确定标准正态变量校正法对原始光谱数据进行预处理；然后，采用光谱-理化值共生距离算法结合偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）法分析不同校正集样本预测AFB1和ZEN含量的差异，并分别优选出130?个和140?个校正集样本；在采用均匀光谱间隔法对原始光谱变量进行初降维的基础上，对比连续投影算法（successive projections algorithm，SPA）和竞争性自适应重加权算法2?种变量提取法。结果表明：经SPA分别筛选出17?个特征波段且基于较少校正集样本和特征波长光谱信息建立的PLSR模型能够获得较优的预测结果，对应AFB1和ZEN含量预测集的相关系数和均方根误差（root mean square error of prediction，RMSEP）（R2pre，RMSEP）由最初的（0.994?4，0.984?6）和（0.991?6，2.320?9）分别变为（0.997?3，0.681?5）和（0.997?7，1.144?1），在降低模型复杂度的情况下提高了预测精度，表明该模型对这2?种毒素含量能够实现较强的预测能力。因此，利用高光谱技术对玉米AFB1和ZEN含量实施无损检测具有可行性。
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