【摘 要】
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移动窗口偏最小二乘法用于筛选高维光谱数据的信息区间，是一种波段优选方法。本文将该方法应用于黄冠梨糖度近红外光谱分析中，对其优选的光谱波段进行PLS建模。光谱经多元
【机 构】
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中国农业大学食品科学与营养工程学院，北京，100083
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移动窗口偏最小二乘法用于筛选高维光谱数据的信息区间，是一种波段优选方法。本文将该方法应用于黄冠梨糖度近红外光谱分析中，对其优选的光谱波段进行PLS建模。光谱经多元散射校正处理后进行波段选择，通过改变窗口大小得到不同信息区间，选择的信息区间与样品中被测成分相关。从中筛选出3段光谱区域(5897.3～6009.1cm-1，5453.7～5604.1cm1和8338.7～8527.7cm1)，对3段光谱区域直接组合建模和加权组合建模。结果显示，在建模的光谱数据点由2075个减少到120个情况下，直接组合建模的预测精度接近于全谱PLS模型，加权组合建模的预测精度比直接组合建模和全谱建模稍差，但是建模所用数据矩阵维度大大降低。研究表明，通过MWPLS可以有效地筛选黄冠梨糖度近红外光谱信息区间，通过直接组合建模和加权组合建模的方式可以在保证模型的预测精度的前提下简化模型，提高建模效率。
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