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基于蒙特卡洛法红枣光谱水分模型研究 被引量：5
1
作者 石鲁珍 陈杰 +1 位作者 张树艳 张景川 《江苏农业科学》 2018年第14期205-208,共4页
尝试利用近红外光谱技术预测红枣的水分含量,采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱预测模型,运用蒙特卡洛偏最小二乘交叉验证方法剔除异常样本,通过比较几种常见的预处理方法和波数选择方法,选择最优的预处理方法和波数选择方法。结果表... 尝试利用近红外光谱技术预测红枣的水分含量,采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱预测模型,运用蒙特卡洛偏最小二乘交叉验证方法剔除异常样本,通过比较几种常见的预处理方法和波数选择方法,选择最优的预处理方法和波数选择方法。结果表明:原始光谱采用一阶导数处理,并选择竞争性自适应加权取样(CARS)法选择波数变量建立的模型预测效果最好,得到的预测相关系数为0.972 6,预测标准偏差为1.17。 展开更多
关键词 蒙特卡洛交叉验证 近红外光谱 红枣水分 相关系数 竞争性自适应加权取样(CARS)
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