تم تطوير طريقة سريعة غير ضارة ودقيقة لقياس محتوى البروتين في بذور القمح. تم استخدام تقنية الطيف القريب للأشعة تحت الحمراء (NIRS) مع طريقة التعلم الآلي لنموذج التكديس لتحليل بيانات الطيف القريب للأشعة تحت الحمراء التي تحتوي على 248 بذرة قمح، وتمت مقارنة تأثير طريقتي تجميع موجات الطيف النافذة المنزلقة (SWG) والتجميع الطبقي للعينة (LSG). في النموذج الأساسي، أظهر التراجع الجزئي للحد الأدنى للمربعات (PLS) أدنى خطأ جذري متوسط للتنبؤ (RMSEP) وأعلى معامل تحديد (R²) بقيم 0.2120 و0.9899 على التوالي. بعد تنفيذ نموذج التكديس، تحسنت أداء خوارزميات مختلفة بشكل ملحوظ. أدى دمج LSG مع الانحدار الخطي إلى خفض RMSEP إلى 0.1990 وزيادة R² إلى 0.9911، مما شكل النموذج الأمثل. تظهر النتائج أن خوارزمية التعلم الآلي القائمة على نموذج التكديس المتكامل مع LSG تقدم خوارزمية أكثر دقة لتنبؤ محتوى البروتين في بذور القمح.

الطيف القريب للأشعة تحت الحمراء; بذور القمح; محتوى البروتين; نموذج التكديس; التعلم الآلي