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马铃薯主要营养成分的近红外光谱分析被引量：21: 2013年; 以44个品系马铃薯为原料，利用主成分分析（PCA）方法筛选出代表马铃薯块茎主要营养成分指标（水分、还原糖、淀粉和蛋白质），应用偏最小二乘法（PLS）建立这4种营养成分的预测模型，并对模型预测结果进行了评价。结果表明，马铃薯主要营养成分的模型预测与其相应的化学测量值之间具有较好的相关性，对于水分模型，校正效果：R2cal=98．37％，RMSEE=0．445，RPD=7．84；交叉验证效果：R2cv=93．05％，RMSECV=0．84，RPD=3．79。还原糖模型校正模型效果：R2cal=98．43％，RMSEE=0．0236，RPD=7．99；交叉验证效果：R2cv=86．42％，RMSECV=0．0598，RPD=2．71。淀粉模型校正模型效果：R2cal=97．13％，RMSEE=0．577，RPD=5．9；交叉验证效果：R2cv=95．370％，RMSECV=0．7，RPD=4．65。蛋白质模型校正模型效果：R2cal=98．41％，RMSEE=0．0334，RPD=7．92；交叉验证效果：R2cv=89．49％，RMSECV=0．0767，RPD=3．08。; 张小燕杨炳南刘威赵凤敏杨延辰兴丽; 关键词：马铃薯近红外光谱主成分分析偏最小二乘法

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国家马铃薯产业技术体系建设项目(cars-10-p23)