【摘 要】
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玉米秸秆是草食类家畜的主要饲料来源之一,其酸性洗涤纤维(ADF)的含量在玉米植株育种、品种筛选、家畜食用价值提升等方面具有重要意义。本文在详细分析玉米秸秆中ADF的化学官能团机理的基础上,提出使用近红外光谱(NIRS)技术快速无损的检测玉米秸秆中ADF含量。本研究获取的569份玉米秸秆样本,均来自于黑龙江大学呼兰校区种植基地,采用近红外光谱仪与全自动纤维仪分别测量样本在400-2500nm范围内的
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玉米秸秆是草食类家畜的主要饲料来源之一,其酸性洗涤纤维(ADF)的含量在玉米植株育种、品种筛选、家畜食用价值提升等方面具有重要意义。本文在详细分析玉米秸秆中ADF的化学官能团机理的基础上,提出使用近红外光谱(NIRS)技术快速无损的检测玉米秸秆中ADF含量。本研究获取的569份玉米秸秆样本,均来自于黑龙江大学呼兰校区种植基地,采用近红外光谱仪与全自动纤维仪分别测量样本在400-2500nm范围内的漫反射光谱与其对应的ADF含量。为建立准确性高的近红外光谱模型,研究使用马氏距离法剔除31个异常样本。为增强光谱特征与降噪,研究使用一阶导数(1st)、二阶求导(2nd)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、移动平滑法(MA)等方法及其组合对样本进行数据优化。然后,使用SPXY法按照2:1的比率将样本集划分成校正集与测试集。为降低数据维度并提高建模效率,研究分别使用相关系数法(CCM)与主成分分析法(PCA)剔除无关波点,并在此基础上以串联的方式结合CCM与PCA提取光谱的特征波长。最后,研究分别建立偏最小二乘回归(PLSR)模型、反向传播神经网络(BP-NN)模型、径向基函数神经网络(RBF-NN)模型、支持向量回归(SVR)模型、PLSR结合BP-NN的PLSR-BPNN模型、PLSR结合RBF-NN的PLSR-RBFNN模型,通过比较各模型可决系数(R~2)、均方根误差(RMSEP)、相对分析误差(RPD)、相对标准差(RSD),研究确定了PLSR-BPNN模型为玉米秸秆ADF含量检测最佳模型。通过对上述最佳检测模型进行验证,结果表明,本研究利用NIRS技术能够精准检测玉米秸秆中ADF含量,这对农牧业的发展具有积极的作用。
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