温度对复配乳油的近红外光谱定量分析模型的影响

研究了样品温度对克螨特-高效氯氰菊酯乳油制剂的近红外光谱定量分析模型预测能力的影响。在20,25,30和35℃温度下分别采集了农药样品的近红外光谱,并采用偏最小二乘算法结合全交互验证的模型验证方法对两种有效成分分别建立了各温度的定量校正模型以及混合温度定量校正模型,以外部检验集的RMSEP值作为模型预测能力的评价指标。结果表明,温度对克满特、高效氯氰菊酯成分的预测结果有一定的影响,混合温度模型对不同温度样品的预测结果表现出了较强的适应性。因此,对于克螨特-高效氯氰菊酯复配乳油制剂,建立混合温度校正模型,使模型具有良好的温度适应性,可以最大限度地降低预测误差,以适应不同温度样品的分析需要。...

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Published inFēnxī huàxué Vol. 38; no. 9; pp. 1311 - 1315
Main Author 王冬 熊艳梅 黄蓉 吴厚斌 闵顺耕
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国农业大学理学院应用化学系,北京,100193 2010
Subjects
偏最小二乘法
克螨特
温度
近红外光谱
高效氯氰菊酯
温度
高效氯氰菊酯
偏最小二乘法
近红外光谱
克螨特
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ISSN0253-3820
DOI10.3724/SP.J.1096.2010.01311

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Summary:研究了样品温度对克螨特-高效氯氰菊酯乳油制剂的近红外光谱定量分析模型预测能力的影响。在20,25,30和35℃温度下分别采集了农药样品的近红外光谱,并采用偏最小二乘算法结合全交互验证的模型验证方法对两种有效成分分别建立了各温度的定量校正模型以及混合温度定量校正模型,以外部检验集的RMSEP值作为模型预测能力的评价指标。结果表明,温度对克满特、高效氯氰菊酯成分的预测结果有一定的影响,混合温度模型对不同温度样品的预测结果表现出了较强的适应性。因此,对于克螨特-高效氯氰菊酯复配乳油制剂,建立混合温度校正模型,使模型具有良好的温度适应性,可以最大限度地降低预测误差,以适应不同温度样品的分析需要。
Bibliography:Propargite
Beta cypermethrin
Temperature
TQ564
22-1125/O6
Temperature; Near-infrared spectroscopy; Partial least square method; Propargite; Beta cypermethrin
Partial least square method
Near-infrared spectroscopy
ISSN:0253-3820
DOI:10.3724/SP.J.1096.2010.01311