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近紅外光譜相似性評(píng)估結(jié)合局部回歸方法無(wú)損檢測(cè)蘋(píng)果糖度

閱讀：294 發(fā)布時(shí)間：2014-08-06

基于Bayesian相似性評(píng)估方法結(jié)合偏zui小二乘局部回歸, 對(duì)蘋(píng)果近紅外數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。通過(guò)

相似性計(jì)算方法搜索出與預(yù)測(cè)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(cè)樣品的相

關(guān)信息,。該方法所建立局部模型的平均檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)偏差( SEV )約為0??57, 分析30 個(gè)預(yù)測(cè)樣品的預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)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(gè)待測(cè)

樣品的預(yù)測(cè)SEP為0??64; 而采用整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)建立的全局偏zui小二乘模型的SEV 約為0??65, 分析30個(gè)預(yù)測(cè)樣

品SEP約為0?? 70,。基于Bayesian相似性評(píng)估的局部回歸方法在蘋(píng)果糖度的近紅外無(wú)損定量分析中獲得較好的

應(yīng)用結(jié)果, 在實(shí)際應(yīng)用中該方法比全局回歸方法具有更強(qiáng)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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