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以13个玉米品种鉴别为研究对象，提出了一种解决光谱仪参数漂移问题的有效方法。使用同一台光谱仪分不同时间重复采集数据，用一天数据建模，其余测试，发现不同时间采集的数据有较大偏移，严重时正确识别率仅为7．69％。为此，提出一种有监督学习特征提取的多天联合建模方法，首先挑选具有代表性的多个时间段样本数据共同组成建模集，其次采用PLS＋LDA特征提取算法，提取出与仪器参数漂移无关的品种特征信息，然后采用BPR方法建立品种鉴别模型。实验结果表明，该方法对于不同时间数据的偏移均能有较好的校正效果，得到较高的识别率和稳