【摘 要】
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针对独立软模式类簇法（SIMCA）在确定主成分数和决策区间时遇到的困难,提出了一种基于PLSR的类模型方法——PLS类模型方法（PLSCM）。通过把类描述问题转化为常见的PLSR问题,采用成
【机 构】
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中国计量学院生命科学学院,大理学院,湖南大学化学化工学院
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针对独立软模式类簇法（SIMCA）在确定主成分数和决策区间时遇到的困难,提出了一种基于PLSR的类模型方法——PLS类模型方法（PLSCM）。通过把类描述问题转化为常见的PLSR问题,采用成熟的蒙特卡罗交互验证法确定模型的隐变量数和决策区间。采用本方法对不同牛黄样品的近红外光谱数据（波长范围4000～9000 cm^-1）进行分析,可成功鉴别牛黄的真伪。本方法的可操作性和鉴别准确率均优于经典的SIMCA方法。对于原始光谱数据,PLSCM的训练和预测准确率均为100%,对于经SNV处理的数据,训练和预测准确
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