領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國(guó)食品雜志社
為彌補(bǔ)國(guó)標(biāo)檢測(cè)方法測(cè)定香菇總糖含量耗時(shí)長(zhǎng)、步驟繁瑣的缺陷，創(chuàng)建近紅外（near infrared，NIR）光譜技術(shù)在測(cè)定香菇總糖含量方面應(yīng)用，采用NIR分析技術(shù)與偏最小二乘算法（partial least square，PLS）建立香菇總糖的NIR分析模型，并對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)共收集了106 批樣品，從中隨機(jī)抽取13 批作為驗(yàn)證集，用于驗(yàn)證該模型的可靠性，剩余的93 批樣品為校正集。在校正集中，通過(guò)杠桿值法和學(xué)生化殘差法篩選出65 批能夠較理想地代表一般香菇特征的樣品，用于確定NIR光譜檢測(cè)范圍、PLS主因子數(shù)等參數(shù)，基于NIR光譜數(shù)據(jù)的香菇總糖含量建立定量分析模型。校正集的建模結(jié)果表明，使用多元散射校正（multiplicative scatter correction，MSC）及二階導(dǎo)數(shù)（second derivatives，SD）對(duì)原始光譜進(jìn)行預(yù)處理，光譜范圍為4 000～10 000 cm－1，PLS主因子數(shù)為10時(shí)，基于NIR的香菇總糖檢測(cè)模型的建模效果最優(yōu)，即均方根誤差比值滿(mǎn)足檢驗(yàn)條件，校正集R2（決定系數(shù)）最高為0.940 04，校正均方根誤差為1.393，預(yù)測(cè)集均方根誤差為1.557，相對(duì)分析誤差最優(yōu)為4.08。驗(yàn)證集對(duì)模型的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，樣品的預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值具有良好的線(xiàn)性關(guān)系，且二者沒(méi)有顯著差異（P=0.993）。由此表明，本實(shí)驗(yàn)建立的NIR分析模型可用于準(zhǔn)確預(yù)測(cè)香菇樣品的總糖含量。
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