【摘 要】
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为对草莓硬度进行预测研究,利用高光谱成像系统获取草莓的高光谱数据,光谱数据波长为400-1 000nm,采用标准正态变换（SNV）、多元散射校正（MSC）、卷积平滑方法（Savitzky-Golay）以及几
【机 构】
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三峡大学计算机与信息学院,北京农业质量标准与检测技术研究中心
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为对草莓硬度进行预测研究,利用高光谱成像系统获取草莓的高光谱数据,光谱数据波长为400-1 000nm,采用标准正态变换（SNV）、多元散射校正（MSC）、卷积平滑方法（Savitzky-Golay）以及几种方法相结合对光谱数据进行预处理,选择最优的预处理方法,进一步结合化学计量学方法建立PLS预测模型,比较不同的光谱预处理方法对预测模型的效果,以选择最优预测模型。结果表明,经标准正态变换（SVN）处理后建立的偏最小二乘（PLS）模型效果最好,校正集和预测集的相关系数及均方根误差分别为0.989,0.88
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