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原文传递玉米胚芽粕中猪消化能和代谢能的近红外快速预测方法

专利名称：	玉米胚芽粕中猪消化能和代谢能的近红外快速预测方法
摘要：	本发明提供一种玉米胚芽粕中猪消化能和代谢能的近红外快速预测方法，包括获取待测玉米胚芽粕的近红外光谱；根据待测玉米胚芽粕的近红外光谱和玉米胚芽粕猪消化能预测模型，预测待测玉米胚芽粕中的猪消化能，玉米胚芽粕猪消化能预测模型根据若干个玉米胚芽粕的近红外光谱和若干个玉米胚芽粕的猪消化能获得，同理预测待测玉米胚芽粕中的猪代谢能，玉米胚芽粕猪代谢能预测模型根据若干个玉米胚芽粕的近红外光谱和若干个玉米胚芽粕的猪代谢能获得。本发明将近红外技术与玉米胚芽粕中包括猪代谢能和猪消化能的有效能结合起来，很好地解决了传统实验方法周期长、工作量大等缺陷，对于动物精准营养的实现提供了一种高效便捷的方法，具有较大应用前景。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	北京;11
申请人：	中国农业大学
发明人：	王军军;周桂莲;李军涛;胡杰;隋莉;郭吉原;张丽英;刘岭;谢庚楠;黄承飞
专利状态：	有效
申请日期：	2019-02-01T00:00:00+0800
发布日期：	2019-05-28T00:00:00+0800
申请号：	CN201910103664.3
公开号：	CN109813677A
代理机构：	北京路浩知识产权代理有限公司
代理人：	王莹;吴欢燕
分类号：	G01N21/359(2014.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	100193 北京市海淀区圆明园西路2号
主权项：	1.一种玉米胚芽粕中猪消化能的预测方法，其特征在于，包括：获取待测玉米胚芽粕的近红外光谱；根据所述待测玉米胚芽粕的近红外光谱和玉米胚芽粕猪消化能预测模型，预测所述待测玉米胚芽粕中的猪消化能，所述玉米胚芽粕猪消化能预测模型根据若干个玉米胚芽粕的近红外光谱和若干个玉米胚芽粕的猪消化能获得。 2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述若干个玉米胚芽粕的猪消化能通过如下方式获得：若干个玉米胚芽粕的猪消化能通过动物试验建立的玉米胚芽粕猪消化能预测方程获得，预测方程由玉米胚芽粕猪消化能动物试验测定值和玉米胚芽粕化学组分回归获得。 3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述玉米胚芽粕猪消化能动物试验测定值通过如下方式获得：在若干个试验日内，利用试验日粮饲养若干个试验猪，所述试验日粮中包括玉米胚芽粕；收集每一试验日每一试验猪的粪便；根据整个试验期内每一试验猪所采食每一试验日粮总能量、整个试验期内每一试验日粮每一试验猪所排放粪便中的总能量、整个试验期所用每一试验猪采食每一试验日粮的重量，获取每一试验猪每一试验日粮的猪消化能；根据每一试验日粮每一试验猪的猪消化能和玉米胚芽粕在每一试验日粮中替代基础日粮供能组成的比重，获取每一试验日粮中玉米胚芽粕每一试验猪的猪消化能；根据每一玉米胚芽粕不同试验猪消化能值，获取每一玉米胚芽粕猪消化能。 4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述根据整个试验期内每一试验猪所采食每一试验日粮总能量、整个试验期内每一试验日粮每一试验猪所排放粪便中的总能量、整个试验期所用每一试验猪采食每一试验日粮的重量，获取每一试验猪每一试验日粮的猪消化能，具体为： E试验日粮表观猪消化能＝(E试验日粮总能量-E粪便中的能量)/M1试验日粮食入重量，其中，E试验日粮表观猪消化能表示每一试验日粮的表观猪消化能，E试验日粮总能量表示每一试验动物食入试验日粮的总能量，E粪便中的能量表示每一试验动物粪便中的总能量，M1试验日粮食入重量表示每一试验动物食入试验日粮的重量； E试验日粮表观校正猪消化能＝E试验日粮表观猪消化能/X，其中，E试验日粮表观校正猪消化能表示每一试验日粮的表观校正猪消化能，X为试验日粮中供能组分所占的比例。 5.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述根据每一试验日粮每一试验猪的猪消化能、玉米胚芽粕在每一试验日粮中替代基础日粮供能组成的比重、每一玉米胚芽粕不同试验猪消化能值，获取每一玉米胚芽粕的猪消化能，具体包括： E被测原料表观猪消化能＝[E试验日粮表观校正猪消化能-(100％-Y％)×E基础日粮表观校正猪消化能]/Y％，其中，E被测原料表观猪消化能表示每一试验日粮中被测玉米胚芽粕的表观猪消化能，Y％表示被测玉米胚芽粕替代基础日粮供能组成百分率，E基础日粮表观校正猪消化能表示基础日粮表观校正猪消化能。 6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据若干个玉米胚芽粕的猪消化能和若干个玉米胚芽粕的近红外光谱，获取所述玉米胚芽粕猪消化能预测模型，具体包括：对于若干个玉米胚芽粕，利用近红外光谱仪器扫描所述若干个玉米胚芽粕，获取所述若干个玉米胚芽粕的近红外光谱；对所述若干个玉米胚芽粕的近红外光谱进行预处理，获取若干个玉米胚芽粕预处理后的光谱；根据所述若干个玉米胚芽粕的猪消化能和所述若干个玉米胚芽粕预处理后的光谱，利用偏最小二乘算法建立所述玉米胚芽粕猪消化能预测模型。 7.根据权利要求6所述方法，其特征在于，所述利用偏最小二乘算法建立所述玉米胚芽粕猪消化能预测模型的过程中还包括：通过计算马氏距离剔除所述玉米胚芽粕猪消化能预测模型中的异常值，将异常值剔除之后的玉米胚芽粕猪消化能预测模型重新作为所述玉米胚芽粕猪消化能预测模型。 8.一种玉米胚芽粕中猪代谢能的预测方法，其特征在于，包括：获取待测玉米胚芽粕的近红外光谱；根据所述待测玉米胚芽粕的近红外光谱和玉米胚芽粕猪代谢能预测模型，预测所述待测玉米胚芽粕中的猪代谢能，所述玉米胚芽粕猪代谢能预测模型根据若干个玉米胚芽粕的近红外光谱和若干个玉米胚芽粕的猪代谢能获得。 9.根据权利要求8所述方法，其特征在于，所述若干个玉米胚芽粕的猪代谢能通过如下方式获得：若干个玉米胚芽粕的猪代谢能通过动物试验建立的玉米胚芽粕猪代谢能预测方程获得，预测方程由玉米胚芽粕猪代谢能动物试验测定值和玉米胚芽粕化学组分回归获得。 10.根据权利要求9所述方法，其特征在于，所述玉米胚芽粕猪代谢能动物试验测定值通过如下方式获得：在若干个试验日内，利用试验日粮饲养若干个试验猪，所述试验日粮中包括玉米胚芽粕；收集每一试验日每一试验猪的粪便和尿液；根据整个试验期内每一试验猪所采食每一试验日粮总能量、整个试验期内每一试验日粮每一试验猪所排放粪便中的总能量、整个试验期内每一试验日粮每一试验猪所排放尿液中的总能量、整个试验期所用每一试验猪采食每一试验日粮的重量，获取每一试验猪每一试验日粮的猪代谢能；根据每一试验日粮每一试验猪的猪代谢能和玉米胚芽粕在每一试验日粮中替代基础日粮供能组成的比重，获取每一试验日粮中玉米胚芽粕每一试验猪的猪代谢能；根据每一玉米胚芽粕不同试验猪代谢能值，获取每一玉米胚芽粕猪代谢能。 11.根据权利要求10所述方法，其特征在于，所述根据整个试验期内每一试验猪所采食每一试验日粮总能量、整个试验期内每一试验日粮每一试验猪所排放粪便中的总能量、整个试验期内每一试验日粮每一试验猪所排放尿液中的总能量、整个试验期所用每一试验猪采食每一试验日粮的重量，获取每一试验猪每一试验日粮的猪代谢能，具体为： E试验日粮表观猪代谢能＝(E试验日粮总能量-E粪便中的能量-E尿液中的能量)/M1试验日粮食入重量，其中，E试验日粮表观猪代谢能表示每一试验日粮的表观猪代谢能，E试验日粮总能量表示每一试验动物食入试验日粮的总能量，E粪便中的能量表示每一试验动物粪便中的总能量，E尿液中的能量表示每一试验动物尿液中的总能量，M1试验日粮食入重量表示每一试验动物食入试验日粮的重量； E试验日粮表观校正猪代谢能＝E试验日粮表观猪代谢能/X，其中，E试验日粮表观校正猪代谢能表示每一试验日粮的表观校正猪代谢能，X为试验日粮中供能组分所占的比例。 12.根据权利要求10所述方法，其特征在于，所述根据每一试验日粮每一试验猪的猪代谢能、玉米胚芽粕在每一试验日粮中替代基础日粮供能组成的比重、每一玉米胚芽粕不同试验猪代谢能值，获取每一玉米胚芽粕的猪代谢能，具体包括： E被测原料表观猪代谢能＝[E试验日粮表观校正猪代谢能-(100％-Y％)×E基础日粮表观校正猪代谢能]/Y％，其中，E被测原料表观猪代谢能表示每一试验日粮中被测玉米胚芽粕的表观猪代谢能，Y％表示被测玉米胚芽粕替代基础日粮供能组成百分率，E基础日粮表观校正猪代谢能表示基础日粮表观校正猪代谢能。 13.根据权利要求8所述方法，其特征在于，所述根据若干个玉米胚芽粕的猪代谢能和若干个玉米胚芽粕的近红外光谱，获取所述玉米胚芽粕猪代谢能预测模型，具体包括：对于若干个玉米胚芽粕，利用近红外光谱仪器扫描所述若干个玉米胚芽粕，获取所述若干个玉米胚芽粕的近红外光谱；对所述若干个玉米胚芽粕的近红外光谱进行预处理，获取若干个玉米胚芽粕预处理后的光谱；根据所述若干个玉米胚芽粕的猪代谢能和所述若干个玉米胚芽粕预处理后的光谱，利用偏最小二乘算法建立所述玉米胚芽粕猪代谢能预测模型。
所属类别：	发明专利