【摘 要】
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为得到可靠的小麦粉中面筋含量定量分析模型,基于光谱预处理及模拟退火算法（simulated annealing algorithm,SAA）对近红外光谱（near infrared spectroscopy,NIR）进行优化处理。偏
【基金项目】
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北京市教委科研计划重点项目(KZ201310011012);北京市教委科技创新平台建设项目(PXM_2012_014213_000023);北京市自然科学基金项目(4142012);北京市优秀人才资助项目(2012D005003000007);北京市大学生科研训练计划深化项目
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为得到可靠的小麦粉中面筋含量定量分析模型,基于光谱预处理及模拟退火算法（simulated annealing algorithm,SAA）对近红外光谱（near infrared spectroscopy,NIR）进行优化处理。偏最小二乘（partial least squares,PLS）回归用于建立预测模型,以决定系数R2、校正均方根误差（root mean square error of calibration,RMSEC）、预测均方根误差（root mean square error of pr
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