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J-GLOBAL ID:201102205100891922   整理番号:11A0897770

近赤外反射分光法でのカンゾウ(Glycyrrhiz auralensis F.)種子のハードレートの測定

Determination of Hard Rate of Licorice (Glycyrrhiza uralensis F. )Seeds Using Near Infrared Reflectance Spectroscopy
著者 (7件):
資料名:
巻: 30  号:ページ: 70-73  発行年: 2010年 
JST資料番号: C2093A  ISSN: 1000-0593  CODEN: GYGFED  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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2002年から2007年まで,新疆自治体,寧夏行政区,内モンゴル自治体,甘粛省,山西省,黒竜江行政区などの地域で収穫された112のカンゾウ種子サンプルにおいて,近赤外反射分光法と定量部分最小二乗法(QPL)で0.3%から99.3%までのハードレートでのカンゾウ種子のハードレート測定モデルを構築した。種子サンプルをキャリブレーションセット(84サンプル)と検証セット(28サンプル)の二群に分けた。予測結果に及ぼすスペクトル領域,主成分,キャリブレーションサンプルの影響を比較した。4000-8000,5000-9000,5000-8000,5000-7000,5000-6000cm(-1)のスペクトル領域が予測結果を満たし,類似結果を示した。5000-6000cm(-1)のスペクトル領域は,動作速度が速いために,モデル構築用のスペクトル領域として最適であった。6主成分のモデルは,決定係数(R2)が相対的に高く,標準誤差と絶対誤差が低かった。5000から6000cm(-1)のスペクトル領域と6主成分を利用すると,予測値と真値は良好にフィッティングした。キャリブレーションセットと検証セットの決定係数(R2)は90.23%と91.24%であり,相関係数は0.9532と0.9579,標準誤差は10.31と9.72,平均絶対誤差は8.01%と7.45%であった。異なるキャリブレーションサンプルでも,決定係数(R2が90%以上)が高く,標準誤差(約10.00)が低く,絶対誤差(約7.90%)が低かった。カンゾウ種子のハードレート測定用のNIRモデルを構築することで,耕作でのハード種子の応用が進展する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST
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分類 (3件):
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赤外・遠赤外領域の分光法と分光計  ,  分光分析  ,  植物の生化学 
タイトルに関連する用語 (4件):
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