红外光声光谱技术结合稳健回归用于油菜籽定量分析
Quantitative Analysis of Rapeseeds Using Infrared Photoacoustic Spectroscopy Combined with Robust Regression作者机构：中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室江苏南京210008 中国农业科学院油料作物研究所农业部油料作物生物学与遗传育种重点实验室湖北武汉430062
出 版 物：《分析测试学报》 (Journal of Instrumental Analysis)
年 卷 期：2013年第32卷第9期
页 面：1096-1100页
核心收录：
学科分类：081704[工学-应用化学] 07[理学] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 09[农学] 070302[理学-分析化学] 0901[农学-作物学] 0703[理学-化学]
基 金：中国科学院知识创新重要方向项目资助(KZCX2-YW-QN411)
主 题：油菜籽 红外光声光谱技术 稳健回归 含氮量 含油量 硫苷含量
摘 要：将稳健偏最小二乘回归和偏稳健M回归应用于油菜籽红外光声光谱分析中含氮量、含油量与硫苷含量的测定。结果表明,利用红外光声光谱技术可以实现油菜籽品质的快速测定。同时,稳健回归模型较经典偏最小二乘回归模型可以更好地规避异常值影响,进而优化定量分析结果;其中,稳健偏M回归稍优于稳健偏最小二乘回归。
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