【摘 要】
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探索改善油菜籽芥酸近红外预测模型准确度与精密度的方法,利用无效变量消除法（UVE）,对135个油菜籽样品近红外光谱信号进行筛选,并利用筛选后的光谱对油菜籽芥酸含量进行偏最小
【机 构】
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中国农业科学院油料作物研究所,农业部油料及制品质量监督检验测试中心,农业部油料作物生物学重点开放实验室
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探索改善油菜籽芥酸近红外预测模型准确度与精密度的方法,利用无效变量消除法（UVE）,对135个油菜籽样品近红外光谱信号进行筛选,并利用筛选后的光谱对油菜籽芥酸含量进行偏最小二乘法交叉验证。结果表明,UVE法筛选变量后建立的芥酸校正模型对未知样品预测结果的准确度和速度显著优于全波长参与建立的芥酸校正模型。散射校正加一阶导数对光谱预处理,UVE法筛选变量,偏最小二乘法交叉验证建立的校正模型效果最好,其预测值与标准值的相关系数R达到0.92,交叉验证预测均方差为2.2。因此,用UVE进行波长选择后建立的近红外模
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