【摘 要】
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为提高校正模型的预测精度，以烟草中淀粉近红外光谱（NIR）校正模型为研究对象，分别利用全光谱波段（FS）、方差光谱（VS）筛选光谱变量和遗传算法（GA）筛选光谱波长，结合偏最小二乘法建立校正
【机 构】
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重庆市烟草质量监督检验站,云南同创检测技术股份有限公司,中国烟草总公司重庆市公司,湖南师范大学数学与计算机科学学院高性能计算与随机信息处理省部共建教育部重点实验室
【基金项目】
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中国烟草总公司重庆市公司科技项目“重庆烟叶质量跟踪评价及风格特色区划研究”（NY20120802070020）.
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为提高校正模型的预测精度，以烟草中淀粉近红外光谱（NIR）校正模型为研究对象，分别利用全光谱波段（FS）、方差光谱（VS）筛选光谱变量和遗传算法（GA）筛选光谱波长，结合偏最小二乘法建立校正模型（FS＋PLS、VS＋PLS和GA＋PLS），并对100个初烤烟叶样品进行了预测。结果显示：①FS＋PLS（变量数1557个）、VS＋PLS（变量数781个）和GA＋PLS（变量数72个）3种校正模型的决定系数Rc2、交互验证均方根误差（RMSECV）分别为0.9764、0.433，0.9871、0.332和0.9
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