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【一】介紹 

玉米是我國(guó)重要的糧食作物。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，我國(guó) 2021 年玉米播種面 4332 萬 hm2，玉米產(chǎn)量達(dá) 2.7 億 t。玉米中的水分、蛋白質(zhì)、脂肪、糖類等主要化學(xué)成分含量會(huì)直接影響到玉米的經(jīng)濟(jì)效益?；瘜W(xué)成分含量的測(cè)定已成為原料品質(zhì)評(píng)價(jià)中的重要環(huán)節(jié)。玉米種子作為生產(chǎn)中最基本的資料，其質(zhì)量的好壞直接影響玉米的產(chǎn)量及品質(zhì)。玉米品質(zhì)指標(biāo)（水分、蛋白質(zhì)、淀粉等）的檢測(cè)常用理化方法，安全指標(biāo)（毒素等）的檢測(cè)使用液相等物理或化學(xué)方法，可用冷浸法等對(duì)種質(zhì)品質(zhì)進(jìn)行分析，但這些方法均會(huì)對(duì)樣本本身造成破壞，存在處理時(shí)間較長(zhǎng)以及需要專業(yè)人員操作、儀器成本高等缺點(diǎn)。因此，探究一種可以對(duì)玉米進(jìn)行無損、快速檢測(cè)技術(shù)顯得尤為重要。近紅外光譜分析技術(shù)具有樣品不需復(fù)雜耗時(shí)的前處理、無損耗、多成分同時(shí)分析、無污染的檢測(cè)優(yōu)勢(shì)，近年來得到了廣泛關(guān)注。 近紅外光譜分析技術(shù)是利用物質(zhì)對(duì)光的吸收、散射、反射與透射等特性對(duì)待測(cè)物進(jìn)行分析的檢測(cè)技術(shù)，通過樣品的吸收光譜及理化分析結(jié)果可對(duì)樣品進(jìn)行定性或定量分析。近紅外光譜分析技術(shù)的檢測(cè)步驟為使用化學(xué)計(jì)量法對(duì)近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理及建立模型，將樣本的預(yù)測(cè)集通過模型進(jìn)行檢測(cè)，驗(yàn)證模型是否精準(zhǔn)，并對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)及優(yōu)化。 近紅外光譜技術(shù)常用處理方法，由于近紅外光譜中強(qiáng)大的背景信息造成的噪聲干擾和存在冗余變量，導(dǎo)致從樣品的近紅外光譜中提取與檢測(cè)目標(biāo)相關(guān)的信息較困難，因此，需對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。常用的光譜預(yù)處理方法有去噪自編碼器（DAE）、正交信號(hào)校正法（OSC）、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換（SNV）、多元散射校正（MSC）等。

【二】近紅外光譜技術(shù)模型評(píng)價(jià)指標(biāo) 

定量模型評(píng)價(jià)指標(biāo)   

評(píng)價(jià)近紅外光譜定量模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的實(shí)質(zhì)是模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與樣品結(jié)果的接近程度，評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)模型一般采用校正決定系數(shù)（R2c）、驗(yàn)證決定系數(shù)（R2v）、校正相關(guān)系數(shù)（Rc）、驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)（Rv）、校正均方根誤差（RMSEC）、驗(yàn)證均方 根 誤 差（RMSEV） 和 相 對(duì) 分 析 誤 差（RPD）等參數(shù)，決定系數(shù)與相關(guān)系數(shù)是預(yù)測(cè)值與使用化學(xué)方法檢測(cè)出的真值樣本集相關(guān)性的標(biāo)準(zhǔn)，通常 R2c、R2v、Rc、Rv 越大時(shí)，認(rèn)為所建模型效果越好；RMSEC 和 RMSEV 是校正集與驗(yàn)證集的預(yù)測(cè)值和使用化學(xué)方法檢測(cè)出的真值之間差異大小的量度，RMSEC 和 RMSEV 越小，認(rèn)為所建模型性能越優(yōu)；RPD 是衡量模型可靠性的指標(biāo)，當(dāng) RPD>3，認(rèn)為所建立的預(yù)測(cè)模型可靠性較高，3>RPD>2.5，認(rèn)為模型可用于分析；RPD<2.5 時(shí)，則表明模型分析難以進(jìn)行。 

定性模型評(píng)價(jià)指標(biāo)    

近紅外光譜技術(shù)在定性分析中多用于樣品分類，常用判定指標(biāo)有正確率、敏感性、特異性等。