独立分量分析预处理法提高苹果糖度模型预测精度研究

O6; 为了提高苹果近红外光谱糖度预测模型精度,利用独立分量分析方法(ICA)对苹果近红外光谱进行了预处理,并且建立了糖度的偏最小二乘( PLS)预测模型.结果表明,独立分量分析不但能分离出噪声信号,而且所分离出来的光谱信号也比原始光谱信号光滑.在预处理后的最佳PLS糖度模型校正时的相关系数rc和标准偏差SEC 分别为0.9549 和0.3361,用于预测时的相关系数rp和标准偏差SEP分别为0.9071和0.4355.与普通的平均处理法的PLS模型相比,其精度有所提高,且模型更加简洁....

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Published in:分析化学 2006, Vol.34 (9), p.1291-1294
Main Authors: 邹小波, 赵杰文
Format: Article
Language:Chinese
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Description
Summary:O6; 为了提高苹果近红外光谱糖度预测模型精度,利用独立分量分析方法(ICA)对苹果近红外光谱进行了预处理,并且建立了糖度的偏最小二乘( PLS)预测模型.结果表明,独立分量分析不但能分离出噪声信号,而且所分离出来的光谱信号也比原始光谱信号光滑.在预处理后的最佳PLS糖度模型校正时的相关系数rc和标准偏差SEC 分别为0.9549 和0.3361,用于预测时的相关系数rp和标准偏差SEP分别为0.9071和0.4355.与普通的平均处理法的PLS模型相比,其精度有所提高,且模型更加简洁.
ISSN:0253-3820
DOI:10.3321/j.issn:0253-3820.2006.09.019