[发明专利]苜蓿干草有效成分预测模型的构建与应用

权利要求书

1.一种苜蓿干草有效成分预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）选取一定样本数量的有代表性的苜蓿干草样品干燥，粉碎，得苜蓿干草粉；

（2）依据常规方法分析化验上步所得各苜蓿干草粉样品的粗蛋白、水分、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、粗灰分含量值；

（3）取所述苜蓿干草粉，同时采用近红外光谱仪的光栅连续光谱方式在波长1400nm～2500nm 范围内对各苜蓿干草粉样品进行近红外光谱的扫描收集；

（4）对上步所得近红外光谱数据的漫反射原始光谱进行导数处理、标准正态变量变换和去趋势校正，分别确定苜蓿干草粗蛋白、水分、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、粗灰分所对应的近红外光谱预处理数据：

再运用偏最小二乘法结合步骤（2）中所得各有效成分的含量值建立对应的预测模型。

2.根据权利要求1所述的苜蓿干草有效成分预测模型的构建方法，其特征在于，在所述步骤（1）中，干燥时水分含量控制为2%～10%。

3.根据权利要求1所述的苜蓿干草有效成分预测模型的构建方法，其特征在于，所述在步骤（1）中，苜蓿干草样品粉碎后过35～45目筛。

4.根据权利要求1所述的苜蓿干草有效成分预测模型的构建方法，其特征在于，所述在步骤（2）中，粗蛋白检测安照标准《GB/T 6432-1994饲料中粗蛋白的测定》进行；所述水分检测按照标准《GB/T 6435-2014饲料中水分的测定》进行；所述中性洗涤纤维检测按照标准《GB/T 20806-2006饲料中中性洗涤纤维的测定》进行；所述酸性洗涤纤维检测按照标准《NY/T 1459-2007饲料中酸性洗涤纤维的测定》进行；所述粗灰分检测按照《GB/T 6438-2007饲料中粗灰分的测定》进行。

5.根据权利要求1所述的苜蓿干草有效成分预测模型的构建方法，其特征在于，在所述步骤（3）中，近红外光谱收集时扫描速度控制为40～50 degs/sec，波长准确度控制为0.8～1.2nm，重复扫描样品2～3次。

6.一种苜蓿干草有效成分的预测方法，包括如下步骤：

（1）将待测苜蓿干草样品干燥，粉碎，得苜蓿干草粉；

（2）采用近红外光谱仪的光栅连续光谱方式在波长1400nm～2500nm 范围内对待测苜蓿干草粉样品进行近红外光谱的扫描收集，得各对应成分的近红外光谱数据；

（3）对上步所得近红外光谱数据的漫反射原始光谱进行导数处理、标准正态变量变换和去趋势校正后，分别代入权利要求1所得的各有效成分的预测模型，经方程计算或/和标准曲线查找，得待测苜蓿干草的对应的有效成分的预测值。

7.依据权利要求6所述的苜蓿干草有效成分的预测方法，其特征在于，在所述步骤（1）中，干燥时水分含量控制为2%～10%，所述苜蓿干草样品粉碎后过35～45目筛。