【摘 要】
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小麦水分含量是评估小麦品质的重要指标,近红外光谱技术可以同时、快速、无损的对小麦水分含量进行检测与定量分析。基于模型集群分析(MPA)思想,结合引导软阈值算法(BOSS)对
【基金项目】
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吉林省科技发展计划项目(20190701024GH)
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小麦水分含量是评估小麦品质的重要指标,近红外光谱技术可以同时、快速、无损的对小麦水分含量进行检测与定量分析。基于模型集群分析(MPA)思想,结合引导软阈值算法(BOSS)对光谱变量进行选择,通过子模型回归系数得到变量权重,采用加权引导采样(WBS)逐步校正优化变量权重,收缩变量空间,选取交叉验证均方根误差(RMSECV)较小的子集为最优变量集,以此建立回归预测模型。结果显示,与全光谱模型相比,利用BOSS算法选择的特征变量建模,可以将预测均方根误差(RMSEP)由0.4717下降到0.2249,预测精度提
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