【摘 要】
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对表征冬、春小麦100个样品化学组成和烘焙特性的23个变量进行了研究,借助于主组元分析(PCA)从中选择了16个样品,其保留着所有参数的主要变异。从每一变量覆盖范围的比较及选
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对表征冬、春小麦100个样品化学组成和烘焙特性的23个变量进行了研究,借助于主组元分析(PCA)从中选择了16个样品,其保留着所有参数的主要变异。从每一变量覆盖范围的比较及选择步骤得知,该选择法比随机取样保留了原材料更多的变异。
Twenty-three variables that characterize the chemical composition and baking properties of 100 samples of winter and spring wheat were studied, and 16 samples were selected from them by means of principal component analysis (PCA), which preserved the major variations of all the parameters. From the comparison and selection steps of coverage of each variable, we know that this selection method retains more variation of raw materials than random sampling.
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