【摘 要】
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采用CARS（Competitive adaptive reweighted sampling）变量筛选方法建模,显著提高了液态奶中蛋白质与脂肪近红外模型的预测精度。用蒙特卡罗采样（Monte-Carlo sampling）方法先剔
【机 构】
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中南大学化学化工学院中药现代化研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(20875104)
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采用CARS（Competitive adaptive reweighted sampling）变量筛选方法建模,显著提高了液态奶中蛋白质与脂肪近红外模型的预测精度。用蒙特卡罗采样（Monte-Carlo sampling）方法先剔除奇异样本,再对光谱进行中心化与Karl Norris滤波降噪处理,通过CARS方法筛选出与样本性质密切相关的变量,建立预测蛋白质与脂肪含量的偏最小二乘法（PLS）校正模型,并与未选变量的PLS模型进行比较。以定标集相关系数（r2）及交互验证均方残差（RMSECV）和预测误差均
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