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基于近红外技术的覆盆子药材品质分析
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作者 汪传宝 胡淳莉 +5 位作者 占建勇 李海申 姜玲 郑平汉 王志安 孙健 《浙江农业科学》 2025年第9期2126-2136,共11页
为构建基于近红外光谱数据的定量预测模型,实现对覆盆子中鞣花酸和山柰酚-3-O-芸香糖苷含量的快速预测,本研究收集了不同来源的覆盆子样本,采集其近红外光谱(NIR),通过高效液相(HPLC)检测其鞣花酸和山柰酚-3-O-芸香糖苷的含量,运用MATLA... 为构建基于近红外光谱数据的定量预测模型,实现对覆盆子中鞣花酸和山柰酚-3-O-芸香糖苷含量的快速预测,本研究收集了不同来源的覆盆子样本,采集其近红外光谱(NIR),通过高效液相(HPLC)检测其鞣花酸和山柰酚-3-O-芸香糖苷的含量,运用MATLAB R2020b软件对光谱数据进行预处理,运用竞争自适应重加权抽样CARS筛选特征波长,建立偏最小二乘(PLS)和随机森林(RF)模型筛选出最佳预处理方法,进而筛选出最佳的预测模型。结果表明,应用SNV+FD+CARS+PLS模型可获得鞣花酸的最优预测结果,定量模型测试集的相关系数(R^(2)_(p))为0.9038,应用SG+FD+CARS+PLS模型可获得山柰酚-3-O-芸香糖苷的最优预测结果,R^(2)_(p)为0.7586。经归一化和一阶导数组合处理的近红外数据在正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)模型中能够判别区分覆盆子合格品,累积方差值R^(2)Y为0.728,预测率Q^(2)为0.681。本研究结果表明,应用近红外光谱技术可以快速预测覆盆子中鞣花酸和山柰酚-3-O-芸香糖苷的含量,对覆盆子样品进行品质初步判别。 展开更多
关键词 覆盆子 鞣花酸 山柰酚-3-O-芸香糖苷 近红外光谱
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