【摘 要】
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采用正交信号校正(OSC)结合小波变换(WT)对烟草光谱进行预处理,并将预处理后的烟草光谱结合偏最小二乘法(PLS)建立了烟草光谱对芸香苷的预测模型.利用OSC滤除光谱中与芸
【机 构】
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云南中烟再造烟叶有限责任公司,云南昆明,650092云南瑞升烟草技术(集团)有限公司,云南昆明,650106云南中烟工业责任有限公司技术中心,云南昆明,650231
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采用正交信号校正(OSC)结合小波变换(WT)对烟草光谱进行预处理,并将预处理后的烟草光谱结合偏最小二乘法(PLS)建立了烟草光谱对芸香苷的预测模型.利用OSC滤除光谱中与芸香苷含量无关的光谱信息,确定了OSC提取的最佳主成分数7,再选择WT中的最佳小波基函数bior1.1对OSC预处理后的光谱进行压缩及进一步滤噪,然后进行PLS建模,OSCWT-PLS所建模型决定系数(R2)0.874,校正标准偏差(RMSEC) 0.85,预测均方根误差(RMSEP) 0.74,交互验证系数(Q2ExT)为0.887.结果表明：用OSC-WT-PLS可滤除光谱信息中与待测样品含量无关的信息、减少光谱数据量,降低建立模型的复杂度、提高建模速度及模型的预测能力.
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