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基于玉米近红外光谱和离散小波变换的SVR模型稳健性研究
摘    要:采用国家标准方法测定125个玉米样品中的蛋白质、淀粉和脂肪含量,同时测定玉米样品的近红外光谱(NIRS)数据.采用多次、随机选择定标集和校正集样品的方法,对支持向量回归(SVR)模型的参数进行优化,探讨离散小波变换(DWT)对SVR模型的影响.结果表明:DWT可有效去除玉米NIRS数据中的背景和噪声,建立的DWT-SVR多变量回归模型具有较好的稳健性,可实现玉米样品中蛋白质、淀粉和脂肪的同时测定.

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