【摘 要】
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目的 利用预处理对近红外光谱原始数据集进行降噪及非相关信息剔除后,采用间隔偏最小二乘法（interval partial least squares, iPLS）与连续投影算法（successive projections algorithm, SPA）联用的特征波段筛选算法降低模型复杂度,建立高精度低冗余度的黄水还原糖预测模型。方法 在最佳的3种预处理方法的基础上,利用竞争性自适应重加权算法、间
【机 构】
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四川轻化工大学自动化与信息工程学院
【基金项目】
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四川省科技计划项目（2022YFS0554）； 四川省科技成果转移转化示范项目（2020ZHCG0040）； 四川省重大科技专项项目（2018GZDZX0045）； 国家自然科学基金项目（42074218）～～；
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目的 利用预处理对近红外光谱原始数据集进行降噪及非相关信息剔除后,采用间隔偏最小二乘法（interval partial least squares, iPLS）与连续投影算法（successive projections algorithm, SPA）联用的特征波段筛选算法降低模型复杂度,建立高精度低冗余度的黄水还原糖预测模型。方法 在最佳的3种预处理方法的基础上,利用竞争性自适应重加权算法、间隔偏最小二乘回归法、连续投影算法对250个样品的光谱数据进行特征波段筛选,采用光谱-理化值共生距离算法进行样品集的划分,划分比例为3:1。结果 黄水还原糖预测模型经iPLS-SPA算法处理后,得到了更高的精度与稳定性,且预测可决系数较原始数据集提升7.28%,为0.962;预测均方根误差下降85.40%,为0.220;光谱变量数下降95.46%,为100。结论 在预处理后加入iPLS-SPA特征波段筛选算法,能够提升黄水还原糖预测模型精度,极大减低冗余度。
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