【摘 要】
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为了消除光谱数据间多重共线性,采用主成分回归(PCR)对玉米近红外光谱标准样本建立四种成分定量预测模型。在标准样本数量有限情况下,采用K/S算法优化抽样结果,寻求样本间差
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为了消除光谱数据间多重共线性,采用主成分回归(PCR)对玉米近红外光谱标准样本建立四种成分定量预测模型。在标准样本数量有限情况下,采用K/S算法优化抽样结果,寻求样本间差异最佳表达方式,选择有代表性质样本,使更多独立验证样本参与交互检验。采用固定样本集交互检验确定模型隐变量数,以保证预测模型之泛化能力。通过比较'K/S+PCR'与'随机抽样+PCR'法所建模型预测误差均方根(RMSEC)评价预测模型优劣。结果表明,在小样本情况下,采用'K/S+PCR'较&#
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