В статье построена модель количественного анализа сывороточного белка в кукурузной соломе и проведено исследование и верификация методов выбора характеристических спектральных диапазонов. Сначала было обработано 107 образцов, после удаления двух аномальных образцов применялся вейвлет-преобразование DB2 с порогом по умолчанию и 4 уровнями разложения для восстановления спектра. После предварительной обработки коэффициент детерминации перекрестной проверки модели сывороточного белка R2CV повысился с 0,7889 до 0,9208. Для выбора характеристических диапазонов использовались интервальный метод частичных наименьших квадратов (IPLS) и его усовершенствованные методы обратного интервального (BIPLS) и составного интервального (SIPLS) PLS. Производилось сравнение с методами главных компонент, конкурентно-адаптивным повторным взвешиванием, корреляционным коэффициентом, генетическим алгоритмом и скользящим окном МНК. Было установлено, что IPLS и усовершенствованные методы BIPLS и SIPLS эффективно и точно выявляют характеристические диапазоны. Оптимальная модель была получена при использовании SIPLS с интервалом в 30 диапазонов в спектральных областях 10128~10398 см-1 и 11196~11462 см-1, коэффициент корреляции валидационной выборки (rp) составил 0,9784, коэффициент детерминации валидационной выборки (R2P) 0,9572, корень из среднеквадратичной ошибки прогноза (RMSEP) 0,2211. По сравнению с другими методами выбора диапазонов данный метод обладает высокой точностью и оперативностью, что может служить важной базой данных для определения оптимальных условий аммонизации и щелочной обработки кукурузной соломы.

кукурузная солома;сывороточный белок;интервальный метод частичных наименьших квадратов;ближнее инфракрасное излучение;характеристические спектральные диапазоны