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樣本集選擇對稻谷千粒重NIR 模型預(yù)測精度的影響

閱讀:759      發(fā)布時(shí)間:2014-08-09
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 為研究樣本集選擇方法對稻谷千粒重NIR 模型的影響,分別采用不同數(shù)量樣品,不同定標(biāo)集、驗(yàn)證集比例以及不
同定標(biāo)集選擇方法,選出建模的定標(biāo)集,在600 ~ 1100 nm 的波長區(qū)間,用偏zui小二乘法建立稻谷千粒重的近紅外光譜預(yù)測模
型,根據(jù)內(nèi)部交叉驗(yàn)證決定系數(shù)( Rv
2 ) 、外部驗(yàn)證決定系數(shù)( Rp
2 ) 、內(nèi)部交叉驗(yàn)證誤差( SECV) 和預(yù)測誤差( SEP) 比較模型的預(yù)
測能力。結(jié)果顯示,樣品數(shù)量、定標(biāo)集和驗(yàn)證集比例以及定標(biāo)集選擇方法均對稻谷千粒重的NIR 模型有明顯影響。采用合適
數(shù)量的樣品可以得到較佳的NIR 模型,以7∶ 3的比例分割定標(biāo)集與驗(yàn)證集,得到的稻谷千粒重NIR 模型具有相對高的預(yù)測能
力,而與含量梯度法和隨機(jī)抽取法相比,采用K - S 算法進(jìn)行定標(biāo)集選擇,可以得到預(yù)測精度更高的NIR 模型。

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聚光科技(杭州)股份有限公司

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