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苹果中酸度检测产品配置单

  • 应用领域: 食品/饮料
  • 检测样品: 蔬菜、水果及制品
  • 检测项目:理化分析
  • 浏览次数:226 次
  • 下载次数:20 次
  • 发布时间:2014-07-30
  • 参考标准:韩东海等近红外光谱分析基础与应用北京
PSOPLS方法与W-PLS 相比, 获得的苹果酸度的预测值与化学值之间具有更好的相关性。从表2 中可见, PSO-PLS 方法与W-PLS 相比, 波长变量数由500个减少到53个, 可以较大地减少计算量; 校正均方根误差( RMSEC )明显变小以及校正相关系数( R c)变大, 说明模型优化明显; 预测均方根误差( RMSEP)降低明显以及预测相关系数( Rp)变大, 表明预测准确度有较大的提高。结果显示, PSO-PLS 法所建立的苹果酸度近红外光谱模型比全光谱模型更简洁、更稳健, 该模型具有较强的预测能力。
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