基于蒙特卡洛法红枣光谱水分模型研究
Jiangsu Agricultural Sciences（2018）
Abstract
尝试利用近红外光谱技术预测红枣的水分含量,采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱预测模型,运用蒙特卡洛偏最小二乘交叉验证方法剔除异常样本,通过比较几种常见的预处理方法和波数选择方法,选择最优的预处理方法和波数选择方法.结果表明:原始光谱采用一阶导数处理,并选择竞争性自适应加权取样(CARS)法选择波数变量建立的模型预测效果最好,得到的预测相关系数为0.9726,预测标准偏差为1.17.
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