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皱环盖菇是近年来深受消费者喜爱的食药用菌新品种,总糖、蛋白质作为其主要的营养成分,含量的高低与其营养价值关系密切。但是,现有含量检测方法步骤复杂,检测时间长,开发简单、快速含量预测方法具有重要意义。本研究利用傅里叶变换红外光谱采集7种不同基质栽培皱环盖菇子实体样品的红外光谱共计420个,对比原始光谱与预处理后光谱,确定光谱预处理方法,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)对皱环盖菇子实体总糖、蛋白质所对应的特征波谱进行选择,利用随机森林(RF)、偏最小二乘回归(PLS)、支持向量机(SVM)进行建模,比较建模结果确定总糖含量的最佳预测模型为PLS,其中Rc为0.992 8 (误差为0.007 2),RMSEC为0.930 8,Rp为0.981 4(误差为0.018 6),RMSEP为1.166 2,RPD为7.341 1;蛋白质含量的最佳预测模型为RF,其中Rc为0.994 7 (误差为0.005 3),RMSEC为0.380 3,Rp为0.986 (误差为0.014),RMSEP为0.749 1,RPD为8.4375。以上结果表明,红外光谱技术结合化学计量法可快速、准确地预测皱环盖菇... 相似文献
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