一种菜籽粕中猪消化能和代谢能的近红外快速预测方法技术

本发明专利技术提供一种菜籽粕中猪消化能和代谢能的近红外快速预测方法，包括获取待测菜籽粕的近红外光谱；根据待测菜籽粕的近红外光谱和菜籽粕猪消化能预测模型，预测待测菜籽粕中的猪消化能，菜籽粕猪消化能预测模型根据若干个菜籽粕的近红外光谱和若干个菜籽粕的猪消化能获得，以及根据待测菜籽粕的近红外光谱和菜籽粕猪代谢能预测模型，预测待测菜籽粕中的猪代谢能，菜籽粕猪代谢能预测模型根据若干个菜籽粕的近红外光谱和若干个菜籽粕的猪代谢能获得。本发明专利技术将近红外技术与菜籽粕有效能结合起来，很好地解决了传统实验方法周期长、代价昂贵、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。

Near infrared prediction method for digestible energy and metabolizable energy of pig meal in rapeseed meal

The invention provides a near-infrared fast prediction method for digestible energy and metabolizable energy of pig meal in rapeseed meal, including obtaining NIR spectra of rapeseed meal to be measured. According to the near infrared spectrum of rapeseed meal and the pig digestible energy prediction model of rapeseed meal, the pig digestibility energy of the rapeseed meal to be measured is predicted, and the prediction model of the digestibility of the rapeseed meal pig is based on the NIR spectra of some rapeseed meal and some dishes. The pig digestibility of seed meal was obtained, and the pig's metabolic energy in rapeseed meal was predicted according to the NIR spectra of rapeseed meal and the prediction model of pig's metabolizable energy of rapeseed meal. The prediction model of pig's metabolizable energy of rapeseed meal was obtained based on the NIR spectra of some rapeseed meal and the pig's metabolizable energy of some rapeseed meal. The invention combines near infrared technology with rapeseed meal effective energy, solves the defects of traditional experimental method such as long cycle, high cost and large workload, provides an efficient and convenient method for the realization of precise animal nutrition, and has great application prospects.

【技术实现步骤摘要】
一种菜籽粕中猪消化能和代谢能的近红外快速预测方法
本专利技术实施例涉及畜牧业
，尤其涉及一种菜籽粕中猪消化能和代谢能的近红外快速预测方法。
技术介绍
由于蛋白质饲料资源的缺乏以及豆粕为主的蛋白质饲料价格走高，其它蛋白质饲料的开发已势在必行。同时，随着饲料加工工艺和生物技术的发展，菜籽粕中限制其应用的抗营养因子含量已大大降低。菜籽粕蛋白含量较高，营养较为平衡，有较高的饲用价值，且价格相对豆粕低廉，已经成为国内外畜牧生产中较为常用的蛋白质资源。因此，作为一种常用的猪饲料原料，菜籽粕有效能的准确评定对于高效利用猪饲料原料、精准配制日粮、节约配方成本以及获得最佳生产效益等方面具有重要意义。NRC(2012)及其它营养成分价值表提供的均为静态平均数据，并不能真实反映饲料原料营养价值的变异，若将其作为饲料配方的数据来源往往会造成较大偏差，造成饲料原料的浪费。目前，已有研究建立了菜籽粕有效能的预测方程，预测方程一般以饲料原料常规成分作为预测因子。预测方程法实现了对饲料原料有效能相对准确和动态评定，但仍然依赖于饲料原料常规成分的湿化学测定，相对耗时、耗力，无法实现饲料原料有效能值的实时监测。专本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种菜籽粕中猪消化能的预测方法，其特征在于，包括：获取待测菜籽粕的近红外光谱；根据所述待测菜籽粕的近红外光谱和菜籽粕猪消化能预测模型，预测所述待测菜籽粕中的猪消化能，所述菜籽粕猪消化能预测模型根据若干个菜籽粕的近红外光谱和若干个菜籽粕的猪消化能获得。

【技术特征摘要】
1.一种菜籽粕中猪消化能的预测方法，其特征在于，包括：获取待测菜籽粕的近红外光谱；根据所述待测菜籽粕的近红外光谱和菜籽粕猪消化能预测模型，预测所述待测菜籽粕中的猪消化能，所述菜籽粕猪消化能预测模型根据若干个菜籽粕的近红外光谱和若干个菜籽粕的猪消化能获得。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述若干个菜籽粕的猪消化能通过如下方式获得：若干个菜籽粕的猪消化能通过动物试验建立的菜籽粕猪消化能预测方程获得，预测方程由菜籽粕猪消化能动物试验测定值和菜籽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，所述菜籽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菜籽粕；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菜籽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菜籽粕每一试验猪的猪消化能；根据每一菜籽粕不同试验猪消化能值，获取每一菜籽粕猪消化能。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、菜籽粕在每一试验日粮中替代基础日粮供能组成的比重、每一菜籽粕不同试验猪消化能值，获取每一菜籽粕的猪消化能，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菜籽粕的表观猪消化能，Y％表示被测菜籽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，所述根据若干个菜籽粕的猪消化能和若干个菜籽粕的近红外光谱，获取所述菜籽粕猪消化能预测模型，具体包括：对于若干个菜籽粕，利用近红外光谱仪器扫描所述若干个菜籽粕，获取所述若干个菜籽粕的近红外光谱；对所述若干个菜籽粕的近红外光谱进行预处理，获取若干个菜籽粕预处理后的光谱；根据所述若干个菜籽粕的猪消化能和所述若干个菜籽粕预处理后的光谱，利用偏最小二乘算法建立所述菜籽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菜籽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菜籽粕猪消化能预测模型中的异常值，将异常值剔除之后的菜籽粕猪消化能预测模型重新作为所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王军军，李军涛，胡杰，隋莉，郭吉原，张丽英，赖长华，王凤来，谢庚楠，刘岭，黄承飞，周桂莲，
申请(专利权)人：中国农业大学，新希望六和股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11