【摘 要】
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文章对60组牛毛皮和60组马毛皮红外光谱数据采用spss进行了主成分分析;以100组数据为建模样本(牛毛皮和马毛皮各50组)采用spss进行了多类判别分析,建立了典型判别函数和牛毛
【机 构】
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陕西科技大学轻化工程国家级实验教学示范中心; 嘉兴市皮毛和制鞋工业研究所;
【基金项目】
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浙江省质量技术监督局科技项目(20160253)
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文章对60组牛毛皮和60组马毛皮红外光谱数据采用spss进行了主成分分析;以100组数据为建模样本(牛毛皮和马毛皮各50组)采用spss进行了多类判别分析,建立了典型判别函数和牛毛皮、马毛皮分类函数,并进行了回代验证;以20组数据验证样本(牛毛皮和马毛皮各10组)对所建立典型判别函数和牛毛皮、马毛皮分类函数进行了验证。研究结果表明:采用主成分分析能够有效降维,将原谱图2696个波长变量降至9个变量,新变量的累积贡献率可达到99.89%;建立的典型判别函数回代正确率达100%,验证正确率达100%;建立的牛毛皮、马毛皮分类函数回代聚类图聚类良好,验证聚类图聚类正确率达100%。
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