【摘 要】
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为了对印刷品颜色进行快速、准确检测,应用近红外光谱技术（NIR）并结合偏最小二乘法（PLS）建立印刷品颜色检测模型。对近红外光谱获取的144个样本光谱曲线,应用主成分分析方法进行
【机 构】
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西安电子科技大学机电工程学院,杭州电子科技大学新闻出版学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60672063);浙江省科技计划项目(021105778)
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为了对印刷品颜色进行快速、准确检测,应用近红外光谱技术（NIR）并结合偏最小二乘法（PLS）建立印刷品颜色检测模型。对近红外光谱获取的144个样本光谱曲线,应用主成分分析方法进行降维,维数为5。选取的主成分作为光谱优化特征子集以替代原来复杂的光谱数据。随后,将144个样本数据随机分为定标集和预测集,利用偏最小二乘法在103个定标集样本数据基础上建立印刷品颜色预测模型,应用此模型对41个预测集样本颜色进行预测。研究结果表明：利用PLS模型得到样本的实测值和预测值之间的预测决定系数（R2）为99.74%,预测
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