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1基于近紅外光譜分析法檢測燕麥青貯可溶性糖本文件規(guī)定了近紅外法測定燕麥青貯中可溶性糖含量的術語和定義、儀器設備、測定、結果處理和表2規(guī)范性引用文件飼料中水分，粗蛋白質，粗纖維，粗脂肪，賴氨酸，蛋氨酸快速測定近紅糧油檢驗近紅外分析定標模型驗證和網(wǎng)絡3術語和定義3.1定標模型Calibration將獲得的NIR光譜掃描數(shù)據(jù)進行數(shù)學預處理，通過化學分析方法結合濕化學值來建立_)2_)2樣品近紅外光譜與定標樣品差別過大，具體表現(xiàn)為樣品近紅外光譜的馬哈拉諾比斯(Mahalanobis)距離n?1dn?1di)5.1近紅外光譜分析儀由光學、電子、機械和計算機系統(tǒng)組成的，采用帶漫反射方式檢測型近紅外光譜分析儀。近紅外光譜5.2樣品粉碎設備粉碎后樣品的粒度分布和均勻性應符合近紅外分析儀建立定標模型時的要求，使用時應采用和定標模6.1樣品集準備分析儀建立定標模型的要求，將粉樣裝入封閉潔凈盒中保存，以備光譜掃描和化學分析檢測。定標樣品集3每次測定前按照近紅外光譜分析儀（5.1）說明書的要求對儀器狀態(tài)自檢測試及維護。儀器開機后在正參與定標的樣品應具有代表性，即需包含所有將要分析樣品的特性。創(chuàng)建一個新的定標模型，對于工通過校正決定系數(shù)（R2）、校正標準差（SECV）、驗證標準差（SEP）、殘差（Bias）、驗證決定系已獲得的數(shù)學模型需進行驗證及模型優(yōu)化，掃描待測樣品獲得光譜數(shù)據(jù)進而利用所建立的模型預測出設備（5.2）粉碎，將粉碎好的樣品用近紅外分析儀進行測定，記錄測定數(shù)據(jù)。每個樣品應測定兩次，第一47結果處理和表示7.2結果處理為最終測試結果；如果4個獨立測試結果的極差8異常樣品的確認和處理8.1異常樣品的分類8.2異常樣品的確認———該樣品的品種與參與該儀器定標樣品集的品種有很大8.3異常樣品的處理NIR分析中發(fā)現(xiàn)異常樣品后要用經(jīng)典方法對該樣品進行分析，同時對該異常樣品類型進行確定，屬于9準確性和精密度9.3再現(xiàn)性在不同實驗室，由不同操作人員使用同一型號不同設備，按相同的測定方法，對相同燕麥樣品測定獲—儀器型號和序列號；—建模波段；—定標模型的適用濃度范圍、溫度范圍；—試樣測試時的溫度；6蒽酮-硫酸法測定可溶性碳水化合物A2試驗材料和試劑A3樣品預處理A4工作曲線的繪制：A5測定步驟），A6結果計算

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