【摘 要】
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将主成分分析（PCA）用于近红外光谱的特征提取,并与支持向量回归（SVR）相结合,实现了主成分分析-支持向量回归（PCA-SVR）用于近红外光谱定量分析的建模方法.与单纯的SVR方法相比,不仅
【机 构】
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中国科技大学化学系,河南科技学院化工系,南开大学化学系
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将主成分分析（PCA）用于近红外光谱的特征提取,并与支持向量回归（SVR）相结合,实现了主成分分析-支持向量回归（PCA-SVR）用于近红外光谱定量分析的建模方法.与单纯的SVR方法相比,不仅提高了运算速度,而且提高了模型的预测准确度.将PCA-SVR方法用于烟草样品中总糖和总挥发碱含量的测定,所得结果的预测均方根误差分别为1.323和0.0477;回收率分别为91.8%～112.6%和88.9%～120.2%.
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