【摘 要】
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为提高校正模型的预测精度，以烟草为研究对象，采用逐步优化光谱信息变量的分析方法，分别利用全光谱波段、方差光谱法筛选光谱变量和遗传算法优化光谱波长结合偏最小二乘法建
【机 构】
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云南同创检测技术股份有限公司,昆明,650106
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为提高校正模型的预测精度，以烟草为研究对象，采用逐步优化光谱信息变量的分析方法，分别利用全光谱波段、方差光谱法筛选光谱变量和遗传算法优化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).结果显示：采用全光谱波长(1557个变量数)建立的FS+PLS校正模型Rc2、RMSECV分别为0.9764、0.43；方差光谱法选择波长(781个变量数)建立的VS+PLS校正模型Rc2、RMSECV分别为0.9871、0.33；遗传算法优化波长(72个变量数)建立的GA+PLS校正模型Rc2、RMSECV分别为0.9885、0.31.
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