【摘 要】
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为了提高近红外光谱技术快速测定小麦种子发芽率的准确度和稳健性,比较分析了基于全光谱的单一偏最小二乘（PLS）模型和多模型共识PLS模型（cPLS）性能,并提出了基于特征光谱的多模型
【机 构】
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北京工商大学计算机与信息工程学院,土壤植物机器系统技术国家重点实验室,中国农业机械化科学研究院
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为了提高近红外光谱技术快速测定小麦种子发芽率的准确度和稳健性,比较分析了基于全光谱的单一偏最小二乘（PLS）模型和多模型共识PLS模型（cPLS）性能,并提出了基于特征光谱的多模型共识PLS模型（Si-cPLS）。实验收集84份小麦种子,通过SPXY法将样本集划分为训练集样本66个,预测集样本18个。从训练集中随机抽取50个样本作为校正集建立一系列PLS子模型,选取其中性能较好100个子模型作为成员模型建立cPLS模型,取成员模型预测结果的均值来分析未知样本。在此基础上,采用组合间隔偏最小二乘法（SiPL
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