【摘 要】
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为考察支持向量机回归(SVR)在烟草近红外光谱(NIRS)分析中应用的可行性,采用偏最小二乘回归(PLS)、多元线性回归(MLR)、误差反向传播人工神经网络(BP-ANN)和SVR对187份烟草样
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为考察支持向量机回归(SVR)在烟草近红外光谱(NIRS)分析中应用的可行性,采用偏最小二乘回归(PLS)、多元线性回归(MLR)、误差反向传播人工神经网络(BP-ANN)和SVR对187份烟草样品的NIR漫反射光谱及其淀粉含量的化学测定数据进行处理,建立了烟草中淀粉含量NIRS定标模型,并采用留一法交叉验证(LOOCV)和独立样本集对模型进行了内部和外部验证.结果表明,SVR模型的预测能力比BP-ANN、PLS和MLR模型略好.因此,可将SVR引入到烟草淀粉含量的NIR分析中.
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