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简化苹果糖度预测模型的近红外光谱预处理方法
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文件大小: 1004kb
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上传时间: 2021-02-11
详细说明：采用正交信号校正法(OSC)和净分析物预处理法(NAP)分别对苹果的近红外光谱(1300～2100 nm)进行预处理，并结合偏最小二乘法(PLS)建立了糖度预测模型。应用结果显示，随着预处理过程中所用的正交信号校正因子或净分析物预处理因子的逐渐增加，偏最小二乘糖度模型(OSC/PLS模型和NAP/PLS模型)所采纳的最佳因子数也会随之减少，甚至可减至1。当采用10个正交信号校正因子预处理苹果光谱时，OSC/PLS糖度模型达到最佳性能，最佳模型采纳的因子数为2；采用11个净分析物预处理因子预处理光谱时，NAP/PLS糖度模型达到最佳性能，最佳模型采纳的因子数为1。从总体上评价，最佳OSC/PLS糖度模型和最佳NAP/PLS糖度模型的性能都明显优于原始光谱的最佳偏最小二乘模型。这些结果表明，正交信号校正法和净分析物预处理法都能在保证精度的同时有效地简化苹果糖度预测模型。
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