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近紅外光譜相似性評估結合局部回歸方法無損檢測蘋果糖度

閱讀：312 發(fā)布時間：2014-08-06
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基于Bayesian相似性評估方法結合偏zui小二乘局部回歸, 對蘋果近紅外數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)挖掘。通過
相似性計算方法搜索出與預測樣品相近的近紅外光譜, 形成校正子集后采用局部回歸方法獲得待測樣品的相
關信息。該方法所建立局部模型的平均檢驗標準偏差( SEV )約為0??57, 分析30 個預測樣品的預測標準偏差
( SEP) 約為0??61; 基于馬氏距離的傳統(tǒng)方法建立的偏zui小二乘局部模型的平均SEV 為0?? 59, 分析30 個待測
樣品的預測SEP為0??64; 而采用整個數(shù)據(jù)庫建立的全局偏zui小二乘模型的SEV 約為0??65, 分析30個預測樣
品SEP約為0?? 70?；贐ayesian相似性評估的局部回歸方法在蘋果糖度的近紅外無損定量分析中獲得較好的
應用結果, 在實際應用中該方法比全局回歸方法具有更強的適用性, 為近紅外光譜分析提供了新的分析
工具。

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