【摘 要】
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采用CARS（competitive adaptive reweighted sampling）联合连续投影算法（SPA）方法筛选苹果可见/近红外光谱的特征变量,继而联合多种不同建模方法建立苹果可溶性固形物（SSC）预测模型
【机 构】
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江西农业大学生物光电技术及应用重点实验室,江西省农业科学院农业工程研究所
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采用CARS（competitive adaptive reweighted sampling）联合连续投影算法（SPA）方法筛选苹果可见/近红外光谱的特征变量,继而联合多种不同建模方法建立苹果可溶性固形物（SSC）预测模型,并对预测模型进行对比研究。研究结果显示,采用CARS-SPA联合筛选出的31个变量,通过采用PLS建立苹果SSC的可见/近红外光谱在线检测模型性能最稳定,其变量数仅为原始光谱的1.69%,预测集的相关系数和均方根误差分别为0.936和0.351%。研究表明采用CARS-SPA能有效提
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