[发明专利]一种基于近红外光谱法测定甘薯茎尖总酚的方法

权利要求书

1.一种基于近红外光谱法测定甘薯茎尖总酚的方法，其特征在于，包括以下步骤：

测定甘薯茎尖样品的近红外光谱曲线；

采用化学法测定甘薯茎尖样品的总酚含量；

对得到的近红外光谱曲线进行预处理；

将预处理后的近红外光谱曲线分为校正集数据和验证集数据；

利用甘薯茎尖样品的总酚含量和所述校正集数据构建回归模型，得到近红外甘薯茎尖总酚含量预测模型；

利用所述验证集数据评价近红外甘薯茎尖总酚含量预测模型的准确性；

采集待测甘薯茎尖样品的近红外光谱曲线，带入近红外甘薯茎尖总酚含量预测模型，得到待测甘薯茎尖样品的总酚含量结果。

2.根据权利要求1所述的基于近红外光谱法测定甘薯茎尖总酚的方法，其特征在于，所述化学法为Folin-Ciocalteu比色法。

3.根据权利要求2所述的基于近红外光谱法测定甘薯茎尖总酚的方法，其特征在于，所述甘薯茎尖样品的数量为110个以上；

通过测量每一个甘薯茎尖样品的近红外光谱曲线，得到多条近红外光谱曲线。

4.根据权利要求3所述的基于近红外光谱法测定甘薯茎尖总酚的方法，其特征在于，所述近红外光谱曲线的采集条件为：波长范围4000～10000cm^-1，分辨率为8cm^-1，波数精度为±0.02cm^-1，单个样品光谱采集次数为64次，得到单个样品的平均光谱。

5.根据权利要求4所述的基于近红外光谱法测定甘薯茎尖总酚的方法，其特征在于，所述预处理包括去趋势化处理和1,4,4,1导数处理。

6.根据权利要求5所述的基于近红外光谱法测定甘薯茎尖总酚的方法，其特征在于，所述构建回归模型包括以下步骤：

采用MPLS改进偏最小二乘法建立多个近红外甘薯茎尖总酚含量校正模型，并采用校正标准误差、交叉验证误差、定标相关系数和交叉验证决定系数进行评价，获得最优的近红外甘薯茎尖总酚含量预测模型。

7.根据权利要求6所述的基于近红外光谱法测定甘薯茎尖总酚的方法，其特征在于，所述获得最优的近红外甘薯茎尖总酚含量预测模型包括以下步骤：

从所述多个近红外甘薯茎尖总酚含量校正模型中选择校正标准误差和交叉验证误差最小、定标相关系数和交叉验证决定系数最大的模型，即为最优的近红外甘薯茎尖总酚含量预测模型。