申请/专利权人：中国农业大学

申请日：2022-03-30

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN114720421B

主分类号：G01N21/359

分类号：G01N21/359;G01N21/3563;G06V10/77;G06F17/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.07.26#实质审查的生效;2022.07.08#公开

摘要：本发明公开了一种基于近红外光谱的燕麦相对饲用价值的检测方法。本发明方法包括如下步骤：1采集N份不同品种燕麦全株样品，获取N份燕麦全株干样；2分别测定中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维含量，计算相对饲用价值；3将N份燕麦全株干样中每个样品进行三次重复扫描，获取3N份近红外光谱图；4剔除近红外光谱图中异常样本，以剔除异常样本后剩余的全株干样为定标集，以随机抽取的全株干样为验证集；5构建定标模型；6获取待检测燕麦全株干样的近红外光谱图，根据定标模型，即可得到待检测燕麦全株的相对饲用价值。本发明方法提高了相对饲用价值检测的效率和准确性，填补了燕麦干草相对饲用价值近红外检测的空白。

主权项：1.一种燕麦相对饲用价值的检测方法，包括如下步骤：1采集N份不同品种的燕麦全株样品，N为50～150间的任意整数，烘干后粉碎，得到N份燕麦全株干样；2分别测定所述N份燕麦全株干样中的中性洗涤纤维的含量和酸性洗涤纤维的含量，按照如下公式1-3分别计算所述N份燕麦全株干样的相对饲用价值；RFV＝DDM×DMI1.291DDM＝88.9－0.779ADF2DMI＝120NDF3其中，RFV表示相对饲用价值，DDM表示干物质消化率，DMI表示干物质采食量，NDF表示干物质中的中性洗涤纤维的质量百分含量，ADF表示干物质中的酸性洗涤纤维的质量百分含量；3将所述N份燕麦全株干样中每个样品进行三次重复扫描，获取3N份近红外光谱图；4根据所述近红外光谱图剔除所述燕麦全株干样中的异常样本，以剔除异常样本后剩余的全株干样为定标集，以随机抽取的全株干样为验证集；5对按步骤2中公式计算得到的步骤4中所述定标集的相对饲用价值和按步骤3方式得到的步骤4中所述定标集的近红外光谱图进行关联，通过定标软件WinISIIII构建定标模型；步骤5中，所述构建定标模型中采用不同光谱处理、不同数学处理和不同回归方法，以校正标准误差、交叉验证误差、定标相关系数和交叉验证决定系数为筛选标准确定最佳建模方法；所述不同光谱处理为无散射预处理、标准化处理、去趋势化处理、标准化处理+去趋势化处理、标准化多元散射处理、加权多元散射处理和反向多元散射处理；所述不同数学处理为导数处理和平滑处理；所述不同回归方法为改进局部偏最小二乘法、偏最小二乘法和主成分回归；所述最佳建模方法如下：光谱处理为标准化处理+去趋势化处理，数学处理为1阶求导光谱间隔4个点第一次平滑处理间隔4个点第二次平滑处理间隔2个点，回归方法为改进偏最小二乘法；利用所述定标模型对步骤4中所述验证集进行预测，以验证所述定标模型；步骤5中，以外部验证决定系数、预测标准误差和预测相对标准误差为衡量参数对所述验证集进行预测；6将待检测的燕麦全株烘干后粉碎，得到待检测的燕麦全株干样；获取所述待检测的燕麦全株干样的近红外光谱图，根据所述定标模型，即可得到所述待检测的燕麦全株的相对饲用价值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国农业大学 一种基于近红外光谱的燕麦相对饲用价值的检测方法

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