[发明专利]一种近红外光谱分析法

说明书

技术领域

本发明涉及一种光学分析方法，具体涉及一种近红外光谱分析法。

背景技术

快速检测小麦品质有利于小麦的育种、贸易和加工。具有重大的现实意义。目前、快速、易操作、低廉的专用红外光谱仪已成为粮食品质快速检测的发展新方向。国外许多知名的光谱仪器公司已生产处成熟的专用谷物光谱分析仪器，如Zeltex公司的ZX-50SRT型便携式近红外种子品质分析仪，而国内在本领域的研究远远落后。

发明内容

本发明旨在提出一种近红外光谱分析法来进行小麦育种。

本发明的技术方案在于：

一种近红外光谱分析法，包括以下步骤：

步骤1：筛选建模样品；

步骤2：对上述建模样品进行化学方法测定，作为建模标准值；

步骤3：对上述建模样品进行扫描得到样品光谱；

步骤4：确定最佳建模模型； 

步骤5用RPD来验证模型的稳定性以及预测能力，当RPD>3时，模型稳定性和预测性良好；

步骤6：在模型稳定性和预测性良好的情况下，通过模型对样品光谱进行预处理；

步骤7：对经过预处理理后的样品光谱采用分析模型加以分析评价，得到待测样品的待测成分含量。

优选地，所述步骤3中扫描得到样品光谱采用近红外光谱仪。

优选地，所述步骤4中所述的确定最佳建模的方法为最小二乘法以及交叉检验法。

或者优选地，所述步骤7中采用预测集进行分析评价性能。

更优选地，所述步骤7中测得的待测成分含量其值越接近1，预测含量越接近真值。

本发明的技术效果在于：

    本发明提出的一种近红外光谱分析法，建立的模型稳定性以及预测性能良好，测得的待测成分含量较高，本方法实用，易于推广。

附图说明

图1为本发明一种近红外光谱分析法的流程示意图。

具体实施方式

    一种近红外光谱分析法，包括以下步骤：

步骤1：筛选建模样品；

步骤2：对上述建模样品进行化学方法测定，作为建模标准值；

步骤3：采用近红外光谱仪对上述建模样品进行扫描得到样品光谱；

步骤4：采用最小二乘法以及交叉检验法确定最佳建模模型； 

步骤5用RPD来验证模型的稳定性以及预测能力，当RPD>3时，模型稳定性和预测性良好；

步骤6：在模型稳定性和预测性良好的情况下，通过模型对样品光谱进行预处理；

步骤7：采用预测集对经过预处理理后的样品光谱采用分析模型加以分析评价，得到待测样品的待测成分含量，测得的待测成分含量其值越接近1，预测含量越接近真值。 

评价效果和预测能力的指标有R²,RMSECV,RMSEP,RPD。R²表示真是组份值中出现变量的百分数，其值越接近1，预测含量越接近真值，模型的预测能力越好; RMSECV和RMSEP分别表示在交叉验证和外部验证情况下的预测值与标准值之间的偏离程度，用来判断模型的好坏，其值越小，模型越好。RPD用来验证模型的稳定性与预测能力，当RPD>3，模型稳定性和预测性良好。