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樣本集選擇對(duì)稻谷千粒重NIR 模型預(yù)測(cè)精度的影響

閱讀：737 發(fā)布時(shí)間：2014-08-09
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為研究樣本集選擇方法對(duì)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(zhǎng)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(cè)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(cè)誤差( SEP) 比較模型的預(yù)
測(cè)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(duì)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(duì)高的預(yù)測(cè)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(cè)精度更高的NIR 模型。

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