论文部分内容阅读
对364份水分含量在2.24%~32.66%之间的“冈优916”稻谷样品,经均值中心化、一阶微分、标准归一化和多元散射校正等预处理后,采用分段间隔法、组合分段法、滑动窗口法和反向分段法等进行特征谱区选择,分别使用偏最小二乘法(PLS)和主成分回归(PCR)两种定量分析方法,获得稻谷含水量近红外光谱预测模型最佳的特征谱区。首次给出了分段间隔法、组合分段法、滑动窗口法和反向分段法等传统的特征谱区选择方法的计算复杂度的计算公式,并对比分析了这几种特征谱区选择方法的程序运行效率。结果表明:采用PLS建模对稻谷含水