近红外光谱建模异常样品剔除准则与方法

被引：132

作者：

祝诗平

王一鸣

张小超

吴静珠

机构：

[1] 西南农业大学工程技术学院

[2] 中国农业大学信息与电气工程学院

[3] 中国农业机械化科学研究院

[4] 中国农业大学信息与电气工程学院博士博士后(重庆大学)

[5] 重庆市

[6] 教授博士生导师

[7] 北京市

[8] 研究员

来源：

农业机械学报 | 2004年 / 04期

关键词：

农产品; 近红外光谱分析; 主成分回归; 偏最小二乘法; 异常样品;

D O I：

暂无

中图分类号：

O657.33 [红外光谱分析法];

学科分类号：

070302 [分析化学];

摘要：

介绍了近红外光谱 PCR/PL S建模时 ,训练集中异常样品的危害 ,以及剔除异常样品常用的基于预测浓度残差准则。针对剔除异常样品的“一审”法具有将非异常样品错误地当作异常样品的局限性 ,提出了一种“二审”法 ,采用“回收”算子 ,使最终模型保留了更多的样品 ,使模型更具有代表性和稳定性 ,进一步提高通过近红外光谱模型进行农产品品质检测的精度。

引用

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页数：5

共 5 条

[1]

农产品近红外光谱品质检测软件系统的设计与实现 [J].