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樣本集選擇對稻谷千粒重NIR 模型預測精度的影響

閱讀：738 發布時間：2014-08-09

為研究樣本集選擇方法對稻谷千粒重NIR 模型的影響，分別采用不同數量樣品，不同定標集、驗證集比例以及不

同定標集選擇方法，選出建模的定標集，在600 ～ 1100 nm 的波長區間，用偏zui小二乘法建立稻谷千粒重的近紅外光譜預測模

型，根據內部交叉驗證決定系數( Rv

2 ) 、外部驗證決定系數( Rp

2 ) 、內部交叉驗證誤差( SECV) 和預測誤差( SEP) 比較模型的預

測能力。結果顯示，樣品數量、定標集和驗證集比例以及定標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

數量的樣品可以得到較佳的NIR 模型，以7∶ 3的比例分割定標集與驗證集，得到的稻谷千粒重NIR 模型具有相對高的預測能

力，而與含量梯度法和隨機抽取法相比，采用K － S 算法進行定標集選擇，可以得到預測精度更高的NIR 模型。