【摘 要】
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研究校正样品对近红外光谱分析的影响为目的,以南疆灰枣为研究对象,通过比较4种不同的校正样品选择方法,及同一种方法选择的不同校正样品数量得到的模型预测能力的好坏。结果
【机 构】
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新疆阿拉尔塔里木大学信息工程学院,新疆阿拉尔塔里木大学机械电器化工程学院,新疆南疆农业信息化研究中心,
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研究校正样品对近红外光谱分析的影响为目的,以南疆灰枣为研究对象,通过比较4种不同的校正样品选择方法,及同一种方法选择的不同校正样品数量得到的模型预测能力的好坏。结果表明:SPXY方法选择的校正样品建立的模型预测能力最强,且151个灰枣原始样本中选择138个作为校正集得到的模型预测标准偏差SEP为1.2562,预测相关系数RP为0.9471,其模型的预测效果最佳。
In order to study the effects of calibration samples on near-infrared spectroscopy (NIRS) analysis, we selected the southern jujube as the research object. By comparing four different calibration sample selection methods and the different calibration samples selected by the same method, the model predictive ability is good Bad. The results showed that the calibration model selected by the SPXY method had the strongest prediction ability and the predictive standard deviation (SEP) was 1.2562 and the predictive correlation coefficient (RP) was 0.9471 for the 138 jujube samples selected as the calibration set. The model The best prediction.
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