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流形學(xué)習(xí)在紅松籽仁蛋白質(zhì)含量近紅外檢測(cè)中的應(yīng)用

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摘要: 為研究檢測(cè)紅松籽仁蛋白質(zhì)含量的近紅外光譜分析技術(shù),在用變量標(biāo)準(zhǔn)化校正+一階導(dǎo)數(shù)+小波變換對(duì)原始光譜進(jìn)行預(yù)處理的基礎(chǔ)上,分別運(yùn)用主成分分析、改進(jìn)型局部線性嵌入、局部切空間對(duì)齊、黑塞特征映射進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)的降維處理,分別構(gòu)建偏最小二乘、嶺回歸、支持向量回歸、極度梯度提升數(shù)學(xué)模型。結(jié)果表明,改進(jìn)型局部線性嵌入+支持向量回歸法建立的參數(shù)優(yōu)化模型質(zhì)量最佳。(剩余12101字)

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