【摘 要】
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从校正的角度出发，研究了近红外定性分析中模型稳定性问题。以13个玉米品种为研究对象，针对数据采集时间不同带来的模型失效问题，借鉴近红外光谱定量分析中两台仪器间模型传递的
【机 构】
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华侨大学工学院,中国科学院半导体研究所人工神经网络实验室
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从校正的角度出发，研究了近红外定性分析中模型稳定性问题。以13个玉米品种为研究对象，针对数据采集时间不同带来的模型失效问题，借鉴近红外光谱定量分析中两台仪器间模型传递的思想，将直接模型传递（Direct Standardization）算法用于校正同一仪器不同时间采集的光谱，使得一次建立的品种鉴别模型，能用于其余时间测试数据的鉴别。首先采用Kennard／Stone算法在主光谱集中选取校正样品集，按照对应的编号从从光谱集中取出对应的数据，然后对校正样品集采用DS算法求取两组数据间的变换关系，再对剩余的从光
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