【摘 要】
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在近红外光谱定量分析中,由近红外光谱数据的高维特点引起的复共线性,是利用化学计量方法建模经常遇到的问题,可利用一种新的逆回归方法处理这一问题。该方法首先利用自变量X
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金（2010JS037 2009-2-05）, 国家自然科学基金项目（11071015）资助
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在近红外光谱定量分析中,由近红外光谱数据的高维特点引起的复共线性,是利用化学计量方法建模经常遇到的问题,可利用一种新的逆回归方法处理这一问题。该方法首先利用自变量X和因变量Y的相关性质降维,找到真正与回归函数有关的X的线性组合,再利用新找到的低维变量估计回归函数。文中以103个玉米样品为实验材料,随机选择其中70个玉米样品中蛋白质含量的近红外光谱建立定量分析模型,随后利用该模型预测剩余33个样品的蛋白质含量,预测值和化学测量值的相关系数（R）为0.986,平均相对误差为2.1%,而偏最小二乘回归建模得到的
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