【摘 要】
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为建立沉香（Aquilaria sp.）含油量的近红外光谱预测模型,在950~1 650 nm的光谱范围内,使用DA7200 NIRS分析仪收集了64个沉香样本的光谱数据,采用偏最小二乘法（PLS）建立回归模型,
【机 构】
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华南农业大学林学与风景园林学院广东省森林植物种质资源创新与利用重点实验室
【基金项目】
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国家林业公益性行业科研专项“黎蒴等华南重要乡土树种良种选育”（No.201204303）
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为建立沉香（Aquilaria sp.）含油量的近红外光谱预测模型,在950~1 650 nm的光谱范围内,使用DA7200 NIRS分析仪收集了64个沉香样本的光谱数据,采用偏最小二乘法（PLS）建立回归模型,并选择最佳预处理方法和最佳主成分数,建立沉香含油量近红外光谱模型。结果表明,采用卷积平滑法（S-G）对光谱进行预处理且当最佳主成分数为7时,可达到最优模型,其校正集相关系数（RC）和校正集均方根误差（RMSEC）分别为0.980 9和0.958 9,交互验证集相关系数（RV）和交互验证集均方根误差
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