【摘 要】
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基于光谱多元校正中有效变量选择的3步混合策略(初筛、精挑、细选),提出了间隔偏最小二乘(iPLS)、区间变量迭代空间收缩法(iVISSA)和迭代保留信息变量(IRIV)联用的特征变量选
【基金项目】
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山西省自然科学基金(编号:201701D121103),国家重点研发计划项目(编号:2016YFD0701801)
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基于光谱多元校正中有效变量选择的3步混合策略(初筛、精挑、细选),提出了间隔偏最小二乘(iPLS)、区间变量迭代空间收缩法(iVISSA)和迭代保留信息变量(IRIV)联用的特征变量选择方法,对生鲜鸡胸肉的近红外光谱进行特征波长选择,建立了鸡肉水分检测模型。结果表明,建模波长数量经iPLS-iVISSA-IRIV 3步选择后减少为全光谱建模的0.76%,但模型精确度和稳定性逐步提高。选定8个特征波长建模,其校正相关系数RC=0.907 7,校正均方根误差RMSEC=0.516 1;预测相关系数RP=0.9
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