【摘 要】
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以南疆红枣总酸的快速无损检测为研究对象,利用SPXY(Sample set partitioning based on joint x-y distances)法来划分校正集样本,应用无信息变量消除法(UVE)对南疆红枣总酸
【机 构】
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塔里木大学机械电气化工程学院; 新疆维吾尔自治区普通高等学校现代农业工程重点实验室; 南疆农业机械化研究中心;
【基金项目】
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国家自然基金项目资助(No.10964009和No.11164023)
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以南疆红枣总酸的快速无损检测为研究对象,利用SPXY(Sample set partitioning based on joint x-y distances)法来划分校正集样本,应用无信息变量消除法(UVE)对南疆红枣总酸近红外光谱(NIRS)特征变量进行筛选,然后用筛选出的变量建立偏最小二乘(PLS)模型,该模型的预测标准偏差(RMSEP)为0.044 7,预测相关系数为Rp为0.877 8,并将UVE筛选的变量建立的PLS模型与全光谱建立PLS模型结果进行比较。结果表明,SPXY法划分的校正集样本合理;UVE优出选全光谱1 557个变量中的420个变量,建立的PLS模型预测效果要好于全光谱建立的PLS模型,UVE能够有效地选取待测成分的特征波长,建立简化的红枣总酸预测模型,降低模型计算量。
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