10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.004
基于组合偏最小二乘的特征波段优选方法在氨、碱化处理玉米秸秆粗蛋白检测中的研究
该文构建了玉米秸秆粗蛋白定量分析模型,并对光谱特征波段选取方法进行探讨及验证.首先对107个样本进行预处理,剔除两个异常样本后采用DB2小波缺省阈值4层分解方式进行光谱重构,预处理后粗蛋白模型交互验证决定系数R2CV从0.788 9提高至0.920 8,采用间隔偏最小二乘(IPLS)及其改进型方法后向区间间隔偏最小二乘(BIPLS)、组合间隔偏最小二乘(SIPLS)进行特征波段选取,并对比主成分分析、竞争性自适应重加权采样法、相关系数法、遗传算法、移动窗口最小二乘等结果,发现基于IPLS及其改进型BIPLS、SIPLS均可有效、准确定位特征波段区间,其中采用SIPLS 30波段间隔在10 128～ 10 398 cm-1与11 196～11462cm-1时具有最优模型,验证集相关系数(rp)为0.978 4,验正集决定系数(R2P)为0.957 2,验正集均方误差根(RMSEP)为0.221 1,相比于其他波段选取方法表现出较好的实时准确性,该方法可为玉米秸秆氨碱化最优条件判定提供重要的数据支撑.
玉米秸秆、粗蛋白、间隔偏最小二乘、近红外光谱、特征波段
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O657.33;O629.7(分析化学)
国家重点研发计划项目-粮食作物生长监测诊断与精确栽培技术2016YFD0300610
2020-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
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