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| 研究了近红外光谱定量分析模型对于样品温度的适应性。以42个不同品种的大豆为实验材料，用2台光谱仪分别独立测定了样品在5种温度下的近红外光谱。对于2台光谱仪测定的光谱，均依据光谱信息选择部分光谱，采用PLS回归法对大豆样品的粗蛋白质和粗脂肪含量分别建立了近红外光谱定量分析模型。并以剩余样品对模型进行预测检验。4个模型的预测结果均表明：超过94％的检验样品的预测相对误差小于5％．说明了预测样品处于5～40℃时，模型都有较好的预测效果。 |
| 关键词: 近红外光谱 PLS回归模型 温度校正 |
| DOI：10.11841/j.issn.1007-4333.2004.06.164 |
| 修订日期：2004-07-26 |
| 基金项目:国家高技术研究发展计划资助项目 (2 0 0 2AA2 4 80 5 1,2 0 0 2AA2 4 30 11)，国家重大基础研究前期研究专项 (2 0 0 2CCA0 0 80 0 )，国家科技攻关项目 (2 0 0 4BA2 10A0 3) |
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| Study on building temperature adapting near infrared spectra quantitative models with PLS regression method |
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| Abstract: |
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| Key words: near infrared spectra,PLS regression model,temperature calibration |
