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基于可见光-近红外光谱技术的烤烟品种鉴别研究
摘    要:提出了一种使用可见光-近红外光谱技术快速、无损鉴别烤烟品种的新方法。应用可见光-近红外光谱技术,采集获得4个不同烤烟品种的160个样本光谱特征曲线,选取全波段光谱(350~2 500 nm)经Savitzky-Golay平滑滤波、多元散射校正和标准正态变换优化处理,建立了烤烟品种的偏最小二乘判别(PLS-DA)模型。结果表明,该模型校正及验证结果与样本分类变量的决定系数R2大于0.971,校准均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)均低于0.096,模型对验证集中40个未知的烤烟品种样本的正确识别率均达到100%。该方法具有很好的分类和鉴别效果,说明应用可见光-近红外光谱技术结合PLS-DA可以用来对烤烟品种进行鉴别。

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