【摘 要】
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在VisualC++环境中采用面向对象技术,开发了PCA-MBP-NIR定量分析模型软件。通过40份小麦样品的原始光谱、加噪光谱(信噪比为14dB)与含水率所建立的PLS-NIR与PCA-MBP-NIR模型,
【机 构】
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西南大学工程技术学院副教授、博士后（重庆大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(项目编号:30671198);重庆市科委自然科学基金资助项目(项目编号:CSTC2005BB2211);重庆市高等学校优秀青年骨干教师资助计划(2005)
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在VisualC++环境中采用面向对象技术,开发了PCA-MBP-NIR定量分析模型软件。通过40份小麦样品的原始光谱、加噪光谱(信噪比为14dB)与含水率所建立的PLS-NIR与PCA-MBP-NIR模型,对10份未知小麦样品的原始光谱、加噪光谱分别进行含水率的PLS-NIR与PCA-MBP-NIR预测分析。分析表明,对于含噪声的光谱,与PLS建模相比,使用PCA-MBP-NIR对未知样品预测结果具有更高的相关系数,更低的预测误差标准差。
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