【摘 要】
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在近红外光谱分析中,针对大量样品参与建模时,需将样品集进行分类,以减少样品光谱变异范围,提高近红外模型的预测准确度。本文以来自中国各地的222份小麦样品为例,在未知样品
【机 构】
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中国农业大学信息与电气工程学院,北京工商大学计算机与信息工程学院,中国农业大学经济管理学院
【基金项目】
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十一五科技支撑计划（2006BAD11A12-02）
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在近红外光谱分析中,针对大量样品参与建模时,需将样品集进行分类,以减少样品光谱变异范围,提高近红外模型的预测准确度。本文以来自中国各地的222份小麦样品为例,在未知样品组分含量和类别归属的前提下,结合样品的近红外光谱信息,采用基于试探的未知类别的样品聚类方法（最邻近规则法和最大最小距离算法）对样品集分类。其中,最邻近规则法在阈值T为1.9时,最大最小距离算法在阈值为样品间的最大距离的1/2时,分类建模指标均优于未分类所建模型。从分类实现过程和结果可以看出：基于试探的未知类别的样品聚类方法中无需多次训练,且
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