摘要

以直链淀粉含量中红外定量预测模型为载体,利用Simca软件的主成分分析和正交偏最小二乘(orthogonal partial least squares,OPLS)解析变量筛选与直链淀粉含量的相关性,同时利用TQ Analyst软件建立直链淀粉含量预测模型,比较筛选的变量对模型解释性的差异。结果表明,利用OPLS筛选出的969~1 158 cm-1特征波段,主要对应直链淀粉的结晶区和非结晶区,同时也是α-1,4-糖苷键C—O—C伸缩振动的特征波段,以此波段的光谱进行建模效果最优,模型的预测性能较全波段、800~1 200 cm-1均得到提高,模型相关系数为0.999 8,校正集均方根误差和预测集均方根误差分别为0.587%和6.26%,相对分析误差为5.177 8,预测值和真实值相关系数为0.962 7。因此OPLS筛选的变量能实现直链淀粉中红外区大部分化学特征的解析,可增强预测模型的解析性。