【摘 要】
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本文为了能够建立起甜菜糖度与近红外光谱的最佳预测模型,研究了Savitzky-Golay平滑处理、Savitzky-Golay导数、均值中心化、差分求导、净分析信号、去趋势校正、标准正态变量变换和多元散射校正等8种预处理方法的多方法联用处理进行光谱数据的预处理,结合光谱波段优选,建立甜菜糖度与近红外光谱的预测模型.在进行模型的评价时,以交叉验证均方根和预测标准差作为评价指标.结果发现经过光谱波段优
【机 构】
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齐齐哈尔大学食品与生物工程学院农产品加工黑龙江省普通高校重点实验室,黑龙江齐齐哈尔161006;聚光科技(杭州)股份有限公司,杭州310052
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本文为了能够建立起甜菜糖度与近红外光谱的最佳预测模型,研究了Savitzky-Golay平滑处理、Savitzky-Golay导数、均值中心化、差分求导、净分析信号、去趋势校正、标准正态变量变换和多元散射校正等8种预处理方法的多方法联用处理进行光谱数据的预处理,结合光谱波段优选,建立甜菜糖度与近红外光谱的预测模型.在进行模型的评价时,以交叉验证均方根和预测标准差作为评价指标.结果发现经过光谱波段优选之后,结合Savitzky-Golay平滑、Savitzky-Golay导数、去趋势校正及均值中心化进行光谱数据的预处理得到的模型效果最佳.
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