【摘 要】
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近红外光谱（NIRS）分析方法用于梨的硬度和表面色泽的无损快速定量分析,提高了分析方法的预测精度,消除无信息建模变量对模型稳定性的影响。分别采用蒙特卡罗无信息变量消除（Mont
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目(2008BAD96B04);国家自然科学基金项目(2008BAD96B04);江西省自然科学基金项目(2008GQN0029,2007GZN0266);2009年第二批科技专项-支撑计划对外科技合作计划项目(2009BHB15200);江西省主要学科学术和技术带头人培养对象计划项目(2009DD00700);华东交通大学博士启动项目(01309021)资助
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近红外光谱（NIRS）分析方法用于梨的硬度和表面色泽的无损快速定量分析,提高了分析方法的预测精度,消除无信息建模变量对模型稳定性的影响。分别采用蒙特卡罗无信息变量消除（Monte Carlo unin-formative variables elimination,MC-UVE）和基于小波变换（wavelet transform,WT）的蒙特卡罗无信息变量消除（WT-MC-UVE）方法对梨的硬度和表面色泽的建模变量进行筛选。结果表明,对于硬度模型,采用WT-MC-UVE方法,210个变量可以得到和原始光谱
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