| 稻谷千粒质量近红外光谱预测模型的波长选择方法 |
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| 引用本文： | 於海明,李石,吴威,叶长文,康睿,陈彩蓉. 稻谷千粒质量近红外光谱预测模型的波长选择方法[J]. 农业机械学报, 2015, 46(11): 275-279 |
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| 作者姓名： | 於海明 李石 吴威 叶长文 康睿 陈彩蓉 |
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| 作者单位： | 南京农业大学,南京农业大学,南京农业大学,南京农业大学,南京农业大学,南京农业大学 |
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| 基金项目： | 江苏省高校优势学科建设项目和中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（KWZ201224） |
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| 摘 要： | 为研究波长选择方法对稻谷千粒质量近红外光谱分析(NIRS)模型预测能力的影响,用偏最小二乘法(PLS),在600~1 100 nm的波长区间,建立稻谷千粒质量的全光谱近红外光谱预测模型,得到模型的内部交叉验证系数为0.714,外部验证决定系数为0.659,内部交叉验证误差和预测误差分别为1.809和1.756。采用相关系数法、互信息法、逐步回归法、无信息变量消除方法、遗传算法和间隔偏最小二乘法对建模波长区间进行选择和优化,再以同样的方法建立稻谷千粒质量NIRS预测模型。结果显示,通过波长选择和优化后,不仅参与建模的波长显著减少,而且所建模型的内部交叉验证和外部验证决定系数均有所增大,交叉验证误差和预测误差均有所减小。其中,采用遗传算法进行波长选择后,所建模型的内部交叉验证和外部验证决定系数最大,分别为0.729和0.710,交叉验证误差和预测误差则分别降低了9.50%和5.72%,是6种方法中最优的。表明经过波长选择后,可以提高稻谷千粒质量近红外光谱预测模型的预测能力。
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| 关 键 词： | 稻谷千粒质量 近红外光谱 波长优选 |
| 收稿时间： | 2015-06-08 |
Wavelength Selecting Methods of NIRS Predicting Model of Paddy 1 O00-grain Weight |
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| Yu Haiming,Li Shi,Wu Wei,Ye Changwen,Kang Rui and Chen Cairong. Wavelength Selecting Methods of NIRS Predicting Model of Paddy 1 O00-grain Weight[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2015, 46(11): 275-279 |
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| Authors: | Yu Haiming Li Shi Wu Wei Ye Changwen Kang Rui Chen Cairong |
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| Affiliation: | Nanjing Agricultural University,Nanjing Agricultural University,Nanjing Agricultural University,Nanjing Agricultural University,Nanjing Agricultural University and Nanjing Agricultural University |
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| Abstract: | |
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