【摘 要】
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[目的]建立南疆骏枣叶片含水量的快速、无损的检测模型。[方法]选取73片完好、无损的骏枣叶片,运用NIR检测骏枣叶片含水量的重要指标。通过3种不同的光谱预处理方法进行预处
【机 构】
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塔里木大学信息工程学院,塔里木大学经济与管理学院
【基金项目】
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目2017年度塔里木大学研究生科研创新项目“骏枣叶片光谱预处理方法与水分检测模型研究”（TDGRI201723）.
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[目的]建立南疆骏枣叶片含水量的快速、无损的检测模型。[方法]选取73片完好、无损的骏枣叶片,运用NIR检测骏枣叶片含水量的重要指标。通过3种不同的光谱预处理方法进行预处理,建立骏枣叶片含水量的PLS检测模型。[结果]在预测骏枣叶片含水量的PLS模型中,最好的组合是原始光谱＋MSC＋PLS,相关系数（R）由原始的0.673 1提高到0.874 6,预测精度（Precision）由0.950 7提高到0.957 8,预测残差平方和（PRESS）由0.028 4降低到0.017 7,预测标准偏差（RMSEP）
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