【摘 要】
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为了提高苹果近红外光谱糖度预测模型的精度,利用多尺度小波去噪法对苹果近红外光谱进行了预处理,并用改进后的间隔偏最小二乘法（iPLS）建立预测模型.应用结果表明,多尺度小波去
【机 构】
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江苏大学农产品加工研究所,江苏恒顺集团有限公司
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为了提高苹果近红外光谱糖度预测模型的精度,利用多尺度小波去噪法对苹果近红外光谱进行了预处理,并用改进后的间隔偏最小二乘法（iPLS）建立预测模型.应用结果表明,多尺度小波去噪法滤除了原始光谱中的部分噪声,但又保留了原光谱中的主要信息.运用间隔偏最小二乘法对预处理后的光谱建模,其校正时的相关系数rc和校正均方根误差RMSEC分别为0.963 5和0.302 6,预测时的相关系数rp和预测均方根误差RMSEP分别为0.921 4和0.411 3,主因子数为5个.结果表明,用多尺度小波去噪和间隔偏最小二乘法所建
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