一种基于近红外光谱技术快速预测菊芋中主要理化指标的方法

本发明属于菊芋理化指标预测技术领域，具体涉及一种基于近红外光谱技术快速预测菊芋中主要理化指标的方法。主要包括菊芋样品的预处理、理化指标及光谱数据的采集、光谱数据的预处理、特征波段的筛选、定量预测模型的建立、模型性能的评价及验证等步骤。本发明建立了菊芋中菊粉、蛋白质、总多酚、灰分的偏最小二乘回归(PLSR)模型，模型的外部验证结果显示，近红外光谱和标准化学方法得到的检测结果无显著差异。与传统化学检测方法相比，近红外技术在满足基本检测要求的基础上，提高了分析效率，降低了检测成本，在实际生产快速预测菊芋理化指标中具有应用前景。