【摘 要】
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本文应用近红外光谱仪(NIRS)测定染色橙样品的光谱数据,采用多种方式对光谱数据进行预处理,用主成分分析法(PCA)对不同染色橙样品进行聚类分析并获得染色橙的近红外光谱数据
【机 构】
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江西省检验检疫科学技术研究院,赣州出入境检验检疫局,赣南师范大学脐橙学院,国家脐橙工程技术研究中心
【基金项目】
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江西省科技计划项目(20151BBG70067,20161BBF60029,20151BAB204040,20152ACF60003),质检总局科技计划项目(2016IK152)资助.
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本文应用近红外光谱仪(NIRS)测定染色橙样品的光谱数据,采用多种方式对光谱数据进行预处理,用主成分分析法(PCA)对不同染色橙样品进行聚类分析并获得染色橙的近红外光谱数据的主成分,在此基础上建立了偏最小二乘(PLS)回归模型,并根据均方根校准误差(RMSEC)和相关系数(R2)对模型性能进行评价。结果表明,主成分分析可以快速鉴别染色橙样品,模型识别率达到94%。将主成分分析(PCA)与偏最小二乘(PLS)相结合建立的回归模型,均方根校准误差(RMSEC)为0.26,决定系数R2为0.96,模型效果较好。
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