【摘 要】
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为了提升便携式近红外光谱仪酒醅成分检测性能，提出了一种集成建模方法。利用便携式近红外光谱仪对酒醅样本进行光谱数据采集，将采集后的数据按随机及临近方式划分，继而在不同的预处理算法与偏最小二乘（PLS）建模算法组合中筛选基模，并基于其自身的相关系数（R~2）值进行模型权重计算，最终结合权重值进行模型集成预测。相较于单模型建模预测结果，集成建模方法将酒醅样本各成分预测准确率平均提升了约8.0%。结果表明
【基金项目】
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四川省科技计划（2020ZHCG0038）;四川省科技计划：2020YFSY0050；
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为了提升便携式近红外光谱仪酒醅成分检测性能，提出了一种集成建模方法。利用便携式近红外光谱仪对酒醅样本进行光谱数据采集，将采集后的数据按随机及临近方式划分，继而在不同的预处理算法与偏最小二乘（PLS）建模算法组合中筛选基模，并基于其自身的相关系数（R~2）值进行模型权重计算，最终结合权重值进行模型集成预测。相较于单模型建模预测结果，集成建模方法将酒醅样本各成分预测准确率平均提升了约8.0%。结果表明，基于集成建模的方法在酒醅成分检测应用中，有效提升了模型预测准确率，是一种可以在便携式近红外光谱仪数据建模中推广应用的实用方法。
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