【摘 要】
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本研究尝试利用近红外光谱技术测量冬枣的Vc含量,用连续投影算法(SPA)在校正模型中选择有效的近红外光谱波长变量,然后用筛选出的变量建立偏最小二乘(PLS)模型。该模型的预测
【机 构】
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塔里木大学信息工程学院,塔里木盆地生物资源保护利用重点实验室,塔里木大学机械电气化工程学院
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本研究尝试利用近红外光谱技术测量冬枣的Vc含量,用连续投影算法(SPA)在校正模型中选择有效的近红外光谱波长变量,然后用筛选出的变量建立偏最小二乘(PLS)模型。该模型的预测标准偏差(RMSEP)为0.249 3,预测相关系数(RP)为0.919 7,并将SPA筛选的变量建立的PLS模型与全光谱建立PLS模型结果进行比较。结果表明,SPA优选出全光谱1 557个变量中的24个变量,建立的PLS模型预测效果要好于全光谱建立的PLS模型,SPA能够有效地选取待测成分的特征波长,在冬枣Vc无损检测方面提供理论基础。
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