光谱特征变量和BP神经网络构建油用牡丹种子含水率估算模型
2021-01-19刘秀英余俊茹王世华
农业工程学报 2020年22期
关键词:模型
刘秀英,余俊茹,王世华
(1.河南科技大学农学院,洛阳 471023;2.洛阳市共微生物与绿色发展重点实验室,洛阳 471023;3.洛阳市植物营养与环境生态重点实验室,洛阳 471023)
0 引 言
种子水分是评定种子质量的重要指标之一,通过种子水分测定,能够及时采取措施,防止种子发热、霉变、生虫,避免造成种子变质,是保证种子质量的重要手段[1]。传统测定种子含水率的方法是室内烘干称重法,该方法测定结果准确,但比较繁琐,测定时间较长。其他的直接或间接含水率测定方法虽然也较多,但都存在某些方面的缺点,具有不同的适用范围[2-3]。已有研究表明水分速测仪具有使用简单、测定迅速的特点,但其测试结果的准确性与适宜的温度条件、种子的品种及质量范围有密切的关系[4]。目前,市场上种子水分快速检测设备较多,但多数仪器适合测定特定的品种,需要适宜的工作环境,测定水分的范围因品种而异。且油脂类种子含有不饱和脂肪酸,在研磨、剪切、加热过程中容易氧化,因而较多方法和仪器并不适合进行油脂类种子含水率测定[2]。
近红外光谱分析技术(Near Infrared Reflectance Spectroscopy,NIRS)是20世纪80年代发展起来的一项物理检测技术。与传统分析方法相比,该技术具有检测速度快、非破坏性、无损样品等优点,尤其适用于农产品品质分析[5-7]和食品品质检测[8-9]领域。由于在近红外光谱区,水的O-H基团泛音和组合带非常明显,因此该技术的发展为种子含水率的测定提供了新的方法[10]。国内外学者采用近红外光谱技术结合化学计量学方法特别是偏最小二乘方法对种子含水率的快速检测进行了研究,其估算精度差异较大[10-15]。……
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