收集代表性綠茶樣品158個， 直接對新鮮樣品進行近紅外光譜掃描．運用改進偏最小二乘法（MPLS）在4種不同的光譜數據預處理方式下進行水分含量建模， 并用驗證集對最優模型進行檢驗 。 結果顯示， 光譜數據在散射處理方式SNV＋Detrend下經過一階導數處理后的預測結果最優．其定標標準差（SEC）為0．32％， 樣品預測值和實測值之間的決定系數（RSQ）為0．861， 預測標準差（SEP）為0．5％， 偏差（Bias）為-0．1％ 。 說明應用近紅外光譜分析技術實現綠茶中水分含量的無損檢測是可行的．并可得到較為滿意的預測效果．【基于近紅外光譜分析的綠茶水分無損檢測模型建立】完成機構：[1]華中農業大學工程技術學院,武漢430070 [2]中國農業大學工學院,北京100083

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