【摘 要】
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利用近红外光谱技术预测蒙古栎（Quercus mongolica）抗弯弹性模量（MOE）,提出GN（global and neigh-borhood）样本优选与CPLS多模型共识的建模方法。选取近红外光谱谱段为900-1 700 nm,
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利用近红外光谱技术预测蒙古栎（Quercus mongolica）抗弯弹性模量（MOE）,提出GN（global and neigh-borhood）样本优选与CPLS多模型共识的建模方法。选取近红外光谱谱段为900-1 700 nm,径切面和弦切面采集。首先,采用一阶导数与S-G卷积平滑相结合的方法进行数据预处理;然后,利用GN算法计算光谱样本间的全局和邻域马氏距离,实现蒙古栎MOE异常样本的剔除与校正集、预测集的自动划分;最后,融合具有多个成员样本子集的PLS模型,构建CPLS共识模型,取平均值作为最
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