【摘 要】
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为了解决小麦蛋白质的近红外光谱信息复杂、共线性严重及全光谱建模的预测能力不足等问题,采用一种新的变量选择方法——变量组合集群分析法（VCPA）对小麦蛋白质的近红外光谱进
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为了解决小麦蛋白质的近红外光谱信息复杂、共线性严重及全光谱建模的预测能力不足等问题,采用一种新的变量选择方法——变量组合集群分析法（VCPA）对小麦蛋白质的近红外光谱进行特征波长选取。首先利用二进制矩阵采样策略（BMS）和指数衰减函数（EDF）删除无信息变量,优选小麦中蛋白质近红外特征波长,然后结合偏最小二乘法（PLS）建立预测模型。与其他变量选择方法相比,VCPA所选用的波长点最少,模型的预测能力最强,VCPA算法所采用的BMS变量采样策略弥补了蒙特卡洛采样方法的不足。研究结果表明,VCPA算法可以有效
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