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后向变量选择偏最小二乘法用于近红外光谱定量校正模型的建立 总被引：1，自引：0，他引：1
目的:对小麦中蛋白质含量以及橘叶中的橙皮苷含量建立定量校正模型。方法:将原始数据分为校正集、停止集和测试集,考察不同的停止集样本量对删除变量数的影响,并以相关系数与采用传统的偏最小二乘法(PLS)所建立的模型进行对比。结果:使用于建模的变量数分别减少了79%和89%,同时相关系数分别从0.9016和0.7730提高到了0.9306和0.8657。结论:较之于传统的偏最小二乘法,该方法所需用于建模的变量数大大减少,提高了模型的运行速度和预测能力,并且使所建立的模型更富于解释性。 相似文献
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近红外光谱技术是近年来蓬勃发展的新兴检测技术。本文较系统地介绍了近红外模式识别建模过程中常用的光谱预处理和波长选择方法、建模方法，详细介绍了近红外模式识别技术在中药质量控制中的应用情况，并对此提出了一些观点和展望。 相似文献
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