【摘 要】
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采用PCA(principal component analysis)结合马氏距离法对近红外校正样品集中的异常样品进行剔除,从校正集的60个食醋样品中剔除了12个异常样,用剩下的48个样品建立了总酸、
【基金项目】
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2004年江苏省博士后科研基金资助项目（0401084B）
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采用PCA(principal component analysis)结合马氏距离法对近红外校正样品集中的异常样品进行剔除,从校正集的60个食醋样品中剔除了12个异常样,用剩下的48个样品建立了总酸、挥发酸的校正模型,并对预测集的15个食醋样品进行预测分析,以相关系数(R)、预测均方差(RMSEP)、平均相对误差(Er)为预测模型的评价指标.预测集R分别为0.9759,0.9383;RMSEP分别为0.0938,0.1635;Er分别为1.34%,2.80%.与原始校正集所建模型相比,校正模型的预测精度和稳定性得到显著提高.
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