【摘 要】
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基于样品集划分、特征波长选择、偏最小二乘法(PLS)等基本理论,利用近红外光谱技术对草莓糖度建立定量分析模型。首先,采用光谱-理化值共生距离算法(SPXY)将草莓样品集划分为
【基金项目】
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山东省高等学校科技计划项目(J17KB131),烟台汽车工程职业学院科技项目(2020kj02)
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基于样品集划分、特征波长选择、偏最小二乘法(PLS)等基本理论,利用近红外光谱技术对草莓糖度建立定量分析模型。首先,采用光谱-理化值共生距离算法(SPXY)将草莓样品集划分为40个校正集和15个预测集。其次,采用小波变换(WT)结合竞争性自适应重加权算法(CARS)对原始光谱进行分解和重构。最后,利用偏最小二乘法(PLS)建立草莓糖度预测模型。结果表明,SPXY样品集划分合理有效,有利于建立稳健的预测模型。小波变换能够有效剔除高频噪声干扰,重构得到的光谱特征波形轮廓清晰。PLS预测模型不仅能够提高模型预测
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