公开(公告)号：CN113433091A

公开(公告)日：2021-09-24

申请号：CN202110703137.3

申请日：2021-06-24

Applicant: 湖南省水稻研究所

Inventor： 苗雪雪 ,  苗莹 ,  陶曙华 ,  陈英姿 ,  陈祖武 ,  王洁敏 ,  龚浩如

IPC: G01N21/359 ,  G01N31/00

Abstract: 本发明属于物质检测技术领域，尤其提供了一种植株中氮含量的预测模型建立方法及预测方法。本发明建立的预测模型能够用于植株中氮含量的预测，与传统化学方法相比，该方法不需要复杂的前处理过程，不需要消耗化学试剂，所以能更简单、环保、快速的实现植株中氮含量的分析测定。与传统建模方法相比，向后区间偏最小二乘法(BiPLS)建模不仅能提高预测模型的准确性，还能减少建模所需的变量，简化预测模型的同时还能节省计算时间。进一步地，本发明在进行光谱预处理前，先利用X‑Y残差法去除异常样本；然后采用duplex法按照2：1的比例将剩余植株样品划分为样本集和校正集，使得最终所得预测模型更加稳定。

公开(公告)号：CN109211829A

公开(公告)日：2019-01-15

申请号：CN201810858519.1

申请日：2018-07-31

Applicant: 湖南省水稻研究所

Inventor： 苗雪雪 ,  苗莹 ,  龚浩如 ,  陶曙华 ,  陈英姿 ,  陈祖武

IPC: G01N21/3563 ,  G01N21/359

Abstract: 本发明公开了一种基于SiPLS的近红外光谱法测定大米中水分含量的方法，包括：采用X-Y残差分析法对异常样本进行了剔除，运用经典Kennard-Stone法对校正集及预测集样本进行了选取，利用二阶导数对近红外光谱进行了预处理优化，采用SiPLS法将光谱划分为25个子区间，利用其中的第3、9、18、20号4个子区间联合建立了大米中水分模型，校正集决定系数为0.9573，校正集均方根误差为0.3886。利用40个验证集样品对定标模型进行了验证，预测相关系数达0.9625，平均预测回收率为100.27％，说明模型具有良好的预测能力。相较于全谱建模，采用SiPLS法建立的模型不仅精简，还提高了模型的预测精度。本发明的方法作为一种准确、无损、环保的检测手段，能够用于大米中水分含量的快速测定。

公开(公告)号：CN112748085A

公开(公告)日：2021-05-04

申请号：CN202011525736.2

申请日：2020-12-22

Applicant: 湖南省水稻研究所

Inventor： 苗雪雪 ,  苗莹 ,  刘洋 ,  陶曙华 ,  龚浩如 ,  陈祖武 ,  王洁敏

IPC: G01N21/3563 ,  G01N21/359

Abstract: 本发明提供了一种预测大米中镉含量的近红外模型的建立方法及预测大米中镉含量的方法，涉及分析检测技术领域。本发明采用后向间隔最小二乘法筛选大米样品的镉相关特征近红外信息，采用筛选后的镉相关特征近红外信息与镉含量进行拟合，所得近红外模型精确度更好，预测能力大大提升。本发明还提供了一种利用上述技术方案所述的建立方法建立的近红外模型预测大米中镉含量的方法，本发明的方法只需要测定大米的近红外信息，就能实现对大米中镉含量的预测，准确率高、操作简单，且适用范围广。