品需要知道其水分粗蛋白质粗纤维粗脂肪赖氨酸和蛋氨酸等含量的真值，在实际操作中，通常以和的测定值来代替。定标方法逐步回归，选择回归变量，产生最优回归方程的种常用数学方法。它首先通过单波长点的回归校正，误差最小的波长点的光谱读数就为多线性回归模型中的第独立变量以此为第变量，进行元回归模型的比较，误差最小的波长所对应的光谱读数则为第独立变量以此类推获得第个样品为宜。样品过少，将导致定标模型的欠拟合性样品过多，将导致模型的过拟合性。为了使定标模型具有较好的稳定性，即其预测性性能不受仪器本身波动和样品的温度发生变化的影响，在定标中应加上温度发生变化的样品和仪器发生变化的样品。定标样品选择的方法对定标样品的选择应使用主成分分析法和聚类分析。根据样品光谱与其他样品光谱的相似性，仅选择其光谱有代表性的样品，去除光谱非常接近发布实施中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局发布月舀本标准是建立在经典方法基础上的饲料中水分粗蛋白质粗纤维粗脂肪赖氨酸和蛋氨酸的快速测定方法，对于仲裁检验应以经典方法为准。所谓经典法是指国家标准已规定的常规方法，即饲料中粗蛋白测定方法，饲料粗脂肪测定方法，饲料中粗纤维测定方法，饲料水分的测定方法，饲料中含硫氨基酸测定方法离子交换色谱法和饲料中氨基酸的测定。本标准中水分粗蛋白质粗纤维的测定参考采用美国公职分析化饲料中水分粗蛋白质粗纤维粗脂肪赖氨酸蛋氨酸快速测定近红外光谱法.光谱与待测成分含量间的线形或非线形模型，从而实现用物质近红外光谱信息对待测成分含量的快速计量。饲料中水分粗蛋白质粗纤维粗脂肪赖氨酸蛋氨酸快速测定近红外光谱法。分析的允许误差分析的允许误差见表，表样品中组分含量平行样间相对偏差小于测定值与经典方法测定值之间的偏差小于水分，镇，粗纤维，附录规范性附录定标的总则和程序参与定标的样品应具有代表性，即需含概将来所要分析样品的特性。创建个新的校正模型，至少需要收集个样品。通常以个个品差别过大，具体表现为样品近红外光谱的马哈拉诺比斯距离值大于。，则该样品被视为异常样品。仪器带可连续扫描单色器的漫反射型近红外光谱仪或其他类产品，光源为钨卤灯，检测器为硫化铅，扫描范围为，分辨率为，带宽为，信号的线形为。，波长准确度，波长的重现性为，在，在处杂散光为为或版本，该软件由语言编写，具有光谱数据的收集存储加工等功能。旋风磨，筛片孔径为。，或同类产品。长方形样品槽，于本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。饲料中粗蛋白测定方法饲料粗脂肪测定方法饲料中粗纤维测定方法饲料水分的测定方法饲料中含硫氨基酸测定方法饲料中氨基酸的测定原理近红外光谱方法利用有机物中含有，等化学键的泛频振动或转动，以漫反射方式获得在近红外区的吸收光谱，通过主成分分析偏最小乘法人工神经网等现代化学和计量学的手段，建立物检验样品测定将个饲料样品通常为豆粕密封在样品槽中作为仪器外用检验样品，测定该样品中粗蛋白质粗纤维粗脂肪和水分含量并做检验，应无显著差异。分析的准确性在定程度上取决于定标工作，定标的总则和程序见附录，定标模型的选择原则为定标样品的光谱能代表被测定样品的光谱。操作上是比较它们光谱间的值，则可选用该定标模型如果待测样品值，则不能选用该定标模型如果没有现有的定标模型，则需要对现有模型进行升级。定标模型升级的目的是为了使该模型在光谱上能外光谱仪或其他类产品，光源为钨卤灯，检测器为硫化铅，扫描范围为，分辨率为，带宽为，信号的线形为。，波长准确度，波长的重现性为，在，在处杂散光为为或版本，该软件由语言编写，具有光谱数据的收集存储加工等功能。旋风磨，筛片孔径为。，或同类产品。长方形样品槽窗口为能透过红外线的石英玻璃，盖子为白色泡沫塑料，可容纳样品为，试样处理将样品粉碎，使之全部通过孔筛内径，并棍合均匀。偏差应于待测样品。操作上是选择个个当地样品，扫描其光谱，并用经典方法测定水分粗蛋白质粗纤维粗脂肪或赖氨酸和蛋氨酸含量，然后将这些样品加人到定标样品中，用原有的定标方法进行计算，即获得升级的定标模型。饲料中水分粗蛋白质粗纤维粗脂肪赖氨酸蛋氨酸快速测定近红外光谱法。偏差残差的平均值。相关系数或近红外光谱法测定值与经典法测定值的相关性，通常定标样品相关系数以表示，检验样品相关系数以表示。异常样品样品近红外光谱与定标中华人民共和国国家标准饲料中水分粗蛋白质粗纤维粗脂肪赖氨酸蛋氨酸快速测定近红外光谱法发布实施中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局发布月舀本标准是建立在经典方法基础上的饲料中水分粗蛋白质粗纤维粗脂将其联系起来。内部的检验，用于防止过模型现象。，部分最小偏差回归法是年代末应用到近红外光谱分析上的。该法与很相似，仅是在确定独立变量时，不仅考虑光谱的信息变量，还考虑化学分析值变量。该法是目前近红外光谱分析上应用最多的回归方法，在制定饲料中水分粗蛋白质粗纤维粗脂肪赖氨酸和蛋氨酸测定的定标模型时使用此方法。定标是个由小样本估计整体的计量过程，因此品。对于方法，通常是选用前个目标值用于选择定标样品组。或者从每中选择具有最大和最小目标值的样品或者将每种的样品分为等同两组，从每组中选择等同数目的代表性样品参与定标。两种方法中以法是最通常采用的方法。对于聚类分析方法，使用马哈拉诺比斯距离或值等度量样品光谱间的相似性。通常选择有代表性样品的边界值为。，则将其选择进人定标样品如果样品光谱与其他样品的统计值小于。，则不将其选择进人定标。对于定标，窗口为能透过红外线的石英玻璃，盖子为白色泡沫塑料，可容纳样品为，试样处理将样品粉碎，使之全部通过孔筛内径，并棍合均匀。中华人民共和国国家标准饲料中水分粗蛋白质粗纤维粗脂肪赖氨酸蛋氨酸快速测定近红外光谱法应于待测样品。操作上是选择个个当地样品，扫描其光谱，并用经典方法测定水分粗蛋白质粗纤维粗脂肪或赖氨酸和蛋氨酸含量，然后将这些样品加人到定标样品中，用原有的定标方法进行计算，即获得升级的定标模型。饲料中水分粗蛋白质粗纤维粗脂肪赖氨酸蛋氨酸快速测定近红外光谱法。偏差残差的平均值。相关系数或近红外光谱法测定值与经典法测定值的相关性，通常定标样品相关系数以表示，检验样品相关系数以表示。异常样品样品近红外光谱与定标光谱与待测成分含量间的线形或非线形模型，从而实现用物质近红外光谱信息对待测成分含量的快速计量。饲料中水分粗蛋白质粗纤维粗脂肪赖氨酸蛋氨酸快速测定近红外光谱法。分析的允许误差分析的允许误差见表，表样品中组分含量平行样间相对偏差小于测定值与经典方法测定值之间的偏差小于水分，镇，粗纤维，附录规范性附录定标的总则和程序参与定标的样品应具有代表性，即需含概将来所要分析样品的特性。创建个新的校正模型，至少需要收集个样品。通常以个个，。饲料中水分粗蛋白质粗纤维粗脂肪赖氨酸蛋氨酸快速测定近红外光谱法范围本标准规定了以近红外光谱仪快速测定饲料中水分粗蛋白质粗纤维粗脂肪赖氨酸和蛋氨酸的方法。对于仲裁检验应以经典方法为准。本标准适用于各种饲料原料和配合饲料中水分粗蛋白质粗纤维和粗脂肪，各种植物性蛋白类饲料原料中赖氮酸和蛋氨酸的测定，本方法的最低检出量为，规范性引用文件下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单不包括勘误的内容或修订版均不适饲料中水分粗蛋白质粗纤维粗脂肪赖氨酸蛋氨酸快速测定近红外光谱法.标模型预测能力的高低取决于定标样品的代表性。由于预测样品的不确定性，因此，很难下选择到合适的定标样品。所以，在实际分析工作中，通常用动态定标模型办法来解决这个问题。所谓动态定标模型办法就是在日常分析中边分析边选择异常样品，定期进行定标模型的升级，可概括为以下步骤定标设计分析测定定标运算实际预测异常数据检查再定标设计再分析测定再定标运算检验定标模型的检验，其简单的方法是直接比较个有代表样品群的预测值和真实值，以预测误差平方的加权平均值来表示光谱与待测成分含量间的线形或非线形模型，从而实现用物质近红外光谱信息对待测成分含量的快速计量。饲料中水分粗蛋白质粗纤维粗脂肪赖氨酸蛋氨酸快速测定近红外光谱法。分析的允许误差分析的允许误差见表，表样品中组分含量平行样间相对偏差小于测定值与经典方法测定值之间的偏差小于水分，镇，粗纤维，附录规范性附录定标的总则和程序参与定标的样品应具有代表性，即需含概将来所要分析样品的特性。创建个新的校正模型，至少需要收集个样品。通常以个个立变量。但是独立变量的总数量不应超过仁，为定标系中样品数量，否则将产生模型的过适应性。，如果在回归中应用所有的。个或个波长点光谱的信息，这样在建立回归模型时，至少需要个或个样品建立个或个线性方程组。主成分分析可用于压缩所需要的样品数量，同时又应用光谱所有的信息。它将高度相关的波长点归于个独立变量中，进而就以为数不多的独立变量建立回归方程，独立变量内高度相关的波长点可用主成分得分将其联系起来。内部的检验，用于防止过模型现象。，部分最小偏差回归法是年代末应用到近红外光谱分析上的。该法与很相似，仅是在确定独立变量时，不仅考虑光谱的信息变量，还考虑化学分析值变量。该法是目前近红外光谱分析上应用最多的回归方法，在制定饲料中水分粗蛋白质粗纤维粗脂肪赖氨酸和蛋氨酸测定的定标模型时使用此方法。定标是个由小样本估计整体的计量过程，因品需要知道其水分粗蛋白质粗纤维粗脂肪赖氨酸和蛋氨酸等含量的真值，在实际操作中，通常以和的测定值来代替。定标方法逐步回归，选择回归变量，产生最优回归方程的种常用数学方法。它首先通过单波长点的回归校正，误差最小的波长点的光谱读数就为多线性回归模型中的第独立变量以此为第变量，进行元回归模型的比较，误差最小的波长所对应