本文以具有良好代表性的绿茶为材料,通过比较多种预处理方法以及不同统计回归方法,建立绿茶中水分和茶多酚总量的近红外定标模型 。 结果:水分模型以9点卷积平滑(SG9)结合一阶导,以偏最小二乘法(PLS)建模效果最好,内部交叉验证的定标集、验证集的标准差SEE/SEP和相关系数r分别为:0.1486、0.9940、0.1685、0.9925;茶多酚模型以一阶导结合单位长度归一化(Nle),以偏最小二乘法(PLS)建模效果最好,内部交叉验证的定标集、验证集的标准差SEE/SEP和相关系数r分别为:1.086、0.8946、1.093、0.8344 。 同时以水分为例比较了原始光谱建模和平均光谱建模的效果差异,认为二者无显著差异,但前者模型更稳定 。 【绿茶水分和茶多酚总量近红外分析定标模型的建立与应用】完成机构:浙江大学茶叶研究所,杭州310029
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