【摘 要】
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小麦是我国重要的粮食之一,提高对小麦蛋白质含量预测的精准性对保证小麦质量具有重要的意义.采用不同地区的小麦共93个样本近红外光谱与化学值作为建模数据.首先利用小波包(W
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小麦是我国重要的粮食之一,提高对小麦蛋白质含量预测的精准性对保证小麦质量具有重要的意义.采用不同地区的小麦共93个样本近红外光谱与化学值作为建模数据.首先利用小波包(WTP)对光谱信号进行降噪处理,消除外界噪音信号对光谱的影响.其次利用蒙特卡洛变量组合集群分析法(MC-VCPA)进行变量选择,最后利用偏最小二乘法(PLS)建立小麦蛋白质预测模型,并对预测集样本进行预测.对比其他的建模方法,MC-VCPA所选择的10个特征变量代替了全光谱256个变量,预测均方根误差(RMSEP)值由0.4974降低到0.3
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