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摘要：本发明属于骆驼性能测定和驼奶品质检测领域，公开了骆驼奶中乳脂含量的光谱预测模型。申请人使用人工手动选择+多次遍历的方法，打破了常用算法筛选特征。最终选取用于建模的特征波段，特别是包含部分水的吸收区域，并证明了增加部分水吸收波段可以提升模型的准确性。申请人同时对模型的最优预处理与算法组合进行选择，确定了最优参数，提高了模型的准确性。实现了原料骆驼奶中乳脂含量的快速、准确、低成本的检测，实现了快速批量检测，每一个样本的测定时间仅需10‑15秒，提高了检测效率，具有较强的实用性，将可广泛应用于骆驼性能测定和骆驼奶品质检测。
主权项：1.骆驼奶中乳脂含量的中红外快速批量检测方法，包括下述步骤：（1）采集骆驼奶样本中的红外光谱中特征波段为933.636cm-1—1180.548cm-1，1473.756cm-1—1639.65cm-1，1685.946cm-1—1909.71cm-1，2006.16cm-1—2430.54cm-1，2469.12cm-1—2851.062cm-1，2854.92cm-1—3020.814cm-1，3391.182cm-1—3622.662cm-1，3634.236cm-1—3788.556cm-1，4074.048cm-1—4193.646cm-1，4413.552cm-1—4660.464cm-1，4783.92cm-1—4807.068cm-1中的MIR数据；（2）将测定所得到的MIR数据代入二阶差分+二阶差分+偏最小二乘回归模型中，即可输出骆驼奶中乳脂含量的预测结果；所述的偏最小二乘回归的主成分为7。
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百度查询： 华中农业大学 骆驼奶中乳脂含量的光谱预测模型
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