【摘 要】
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使用近红外光谱（NIRS）分析方法对烟叶的CO、烟碱、焦油含量进行无损快速定量分析，可以提高分析方法的预测精度，消除无信息建模变量对模型稳定性的影响。在此以烟叶为研究对象，利用
【机 构】
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中国海洋大学信息科学与工程学院,中国海洋大学信息工程中心
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使用近红外光谱（NIRS）分析方法对烟叶的CO、烟碱、焦油含量进行无损快速定量分析，可以提高分析方法的预测精度，消除无信息建模变量对模型稳定性的影响。在此以烟叶为研究对象，利用蒙特卡罗无信息变量消除方法（MC—UVE）对烟叶的近红外光谱进行了波段点的筛选，并利用筛选出的波段建立PLS校正模型。结果表明利用蒙特卡罗无信息变量消除方法可以有效选择建模变量，既克服了复杂样品各信息区间对PLS建模贡献率不一样的问题，又能提高模型的稳定性和多元校正的预测精度。
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