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用混合线性分析法建立苹果糖度近红外光谱预测模型 被引量:5
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作者 张纯 张海东 江水泉 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2006年第6期83-85,126,共4页
用混合线性分析法的一种变形算法建立了苹果糖度近红外光谱预测模型,并与偏最小二乘模型进行比较。结果表明虽然最佳的混合线性分析法模型(18个主因子)比最佳偏最小二乘模型(11个主因子)复杂,但其精度却明显优于偏最小二乘模型利用校正... 用混合线性分析法的一种变形算法建立了苹果糖度近红外光谱预测模型,并与偏最小二乘模型进行比较。结果表明虽然最佳的混合线性分析法模型(18个主因子)比最佳偏最小二乘模型(11个主因子)复杂,但其精度却明显优于偏最小二乘模型利用校正集的28个苹果样本建立的糖度混合线性分析法校正模型,其相关系数r2和标准偏差SEC分别为0.92509和0.40618;该校正模型经预测集的11个样本验证,相关系数r2和标准偏差SEP分别达到0.87611和0.48480。混合线性分析法建立的糖度模型对苹果光谱的校正标准偏差SEC和预测标准偏差SEP分别比PLS法的SEC(0.41473)和SEP(0.50473)减小了2%和3.9%。结果表明在诸如苹果糖度这一类农产品品质综合指标(非纯组分含量指标)的光谱检测中,应用混合线性分析法进行定量分析是完全可行的。并且其结果可与偏最小二乘法(PLS)的结果相媲美。 展开更多
关键词 混合线性分析法(hla/xs) 偏最小二乘法(PLS) 苹果糖度 近红外光谱
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