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樣本集選擇對稻谷千粒重NIR 模型預測精度的影響

閱讀:756      發布時間:2014-08-09
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 為研究樣本集選擇方法對稻谷千粒重NIR 模型的影響,分別采用不同數量樣品,不同定標集、驗證集比例以及不
同定標集選擇方法,選出建模的定標集,在600 ~ 1100 nm 的波長區間,用偏zui小二乘法建立稻谷千粒重的近紅外光譜預測模
型,根據內部交叉驗證決定系數( Rv
2 ) 、外部驗證決定系數( Rp
2 ) 、內部交叉驗證誤差( SECV) 和預測誤差( SEP) 比較模型的預
測能力。結果顯示,樣品數量、定標集和驗證集比例以及定標集選擇方法均對稻谷千粒重的NIR 模型有明顯影響。采用合適
數量的樣品可以得到較佳的NIR 模型,以7∶ 3的比例分割定標集與驗證集,得到的稻谷千粒重NIR 模型具有相對高的預測能
力,而與含量梯度法和隨機抽取法相比,采用K - S 算法進行定標集選擇,可以得到預測精度更高的NIR 模型。

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聚光科技(杭州)股份有限公司

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