【摘 要】
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利用高光谱技术研究柑橘不同部位的糖度预测模型,将花萼、果梗和赤道部位的高光谱信息分别建立与其对应部位糖度的预测模型,建立基于偏最小二乘（Least squares regression,PLS
【基金项目】
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现代农业(柑橘)产业技术体系建设专项资金项目(编号:CARS-27);中央高校基本科研业务费资助项目(编号:2662015PY078);国家级大学生创新项目(编号:201610504057)
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利用高光谱技术研究柑橘不同部位的糖度预测模型,将花萼、果梗和赤道部位的高光谱信息分别建立与其对应部位糖度的预测模型,建立基于偏最小二乘（Least squares regression,PLSR）、主成分回归（Principal component regression,PCR）和多元线性回归（Stepwise multivariate linear regression,SMLR）预测模型,3种预测模型中PLSR模型检测效果最好,通过Norris derivative预处理方法对花萼光谱数据进行处理后,
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