【摘 要】
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收集了2014和2015年的油桐籽样本,用偏最小二乘法(PLS)分别建立了单一年份、混合年份及单一年份不同含油率范围的油桐籽含油率近红外光谱(NIR)检测模型,并验证。结果显示单一
【机 构】
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中南林业科技大学理学院,中南林业科技大学食品科学和工程学院
【基金项目】
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湖南省教育厅重点项目(14A155).
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收集了2014和2015年的油桐籽样本,用偏最小二乘法(PLS)分别建立了单一年份、混合年份及单一年份不同含油率范围的油桐籽含油率近红外光谱(NIR)检测模型,并验证。结果显示单一年份模型对本年份样本有较好预测,而对另一单一年份样本的预测精度明显下降,而混合年份模型对各年份样本都有较好预测;同年份不同含油率范围样本所建模型,含油率范围大,则模型预测精度下降,但稳定性更好。利用竞争性自适应重加权(CARS)算法筛选出30个变量,并结合PLS对混合年份样本建模,既简化了模型,又提高了模型预测性能,验证集相关系
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