傅立葉近紅外測定豆粕、菜籽粕的常規(guī)化學成分以及粒度對模型的影響.pdf

1、本文采用傅立葉近紅外光譜分析技術預測蛋白質(zhì)飼料豆粕、菜籽粕常規(guī)化學成分，并分析了粒度對模型的影響。試驗采用79個豆粕、73個菜籽粕分別建立了過40和過60目絕干狀態(tài)下的粗蛋白模型，針對這兩種原料確定了合適粒度；然后在風干狀態(tài)40目建立了的豆粕、菜籽粕的CP、H<,2>O、EE、Ash、ADF和NDF的近紅外預測模型，同時通過內(nèi)部交叉和外部檢驗考察了所建模型的預測效果；并用風干狀態(tài)下所建的模型預測不粉碎、粉碎過20、40、60、80目的5

2、個豆粕和5個菜籽粕的常規(guī)養(yǎng)分，考察模型對粒度的適用性，結果表明： 1：在絕干狀態(tài)下，豆粕粉碎過40目和60目建立的CP模型沒有差異，菜籽粕的過60目的稍微好于40目的模型。豆粕定標模型的決定系數(shù)(R<'2>)分別為97.87和97.45，矯正均方差(RMSEE)和相對標準偏差(RSD)分別為0.335、0.359和0.669、0.723，內(nèi)部交叉檢驗的R<'2>和RSD分別為96.18、96.53和0.810、0.786。菜籽粕

3、的過40目和過60目的定標模型的R2和RSD分別為95.33、98.0和0.565、0.388，內(nèi)部交叉檢驗的R<'2>和RSD分別為87.81、94.86和0.808、0.549。豆粕、菜籽粕外部檢驗發(fā)現(xiàn)過40和過60目的模型預測相同粒度下的樣品效果較好，(R<'2>分別為98.53、98.68和91.77、91.83，RSD分別為0.479、0.447和0.564、0.672)交叉預測的準確性有所下降(R<'2>分別為96.76、9

4、6.32和89.25、91.25， RSD分別為0.707、0.771和0.561、0.749)，但是并沒有顯著差異。 2：豆粕40目風干狀態(tài)下建立的H<,2>O、CP、EE、NDF和ADF的定標模型很好，R<'2>分別為98.9、99.0、99.07、97.93和97.00，RMSEE分別為0.07、0.21、0.07、0.34和0.25，RSD分別為0.62、0.47、6.37、2.92和3.12，交叉檢驗和外部檢驗決定系數(shù)

5、都達到95以上，各項RSD除脂肪(6.49、6.86)外都很?。籄sh定標模型的R<'2>和RSD分別為90.69、1.09，預測效果有待提高。 菜籽粕的H<,2>O、Ash、NDF和ADF的定標模型的R<'2>分別為98.07、96.57、98.09、和97.73，RMSEE分別為0.096、0.135、0.821和0.901，RSD分別為0.91、1.79、0.82、和0.90，內(nèi)部交叉檢驗和外部檢驗的R<'2>除Ash(9

6、3.59)外都達到了95以上，各項標準差(RMSECV、RMSEP：0.10～1.2)和RSD(0.81～4.55)也很小，說明預測效果很好。菜籽粕的CP、EE的定標模型的決定系數(shù)分別為96.16和99.00，RSD分別為0.71和9.21，剔除極值后定標R<'2>也達到了85以上，交叉檢驗和外部檢驗后說明所建立的模型也可以預測同樣前處理下的未知樣品CP和EE的含量，但是預測效果有所降低。 3：用所建立的豆粕、菜籽粕的模型分別預

7、測不同粒度下的同一樣品，各粒度的近紅外預測值與化學分析值配對T檢驗表明所建立的模型可以預測過40和60目的粒度樣品。所有成分的化學分析值中，豆粕與粉碎過40目的預測值(r=1.000、P=0.111)、菜籽粕與粉碎過60目的預測值最為接近(r=0.999、P=0.533)。豆粕、菜籽粕的各種化學分析值和不粉碎組、粉碎過20目組相比，配對T檢驗差異顯著(P：0.000～0.019)；與粉碎過80目的相比，相關系數(shù)有不同程度的提高(r：0.