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摘要:以2001和2002年度583份小麦样品为材料,用近红外透射光谱仪(NITS)对小麦籽粒硬度进行分析,比较了偏最小二乘法和多元线性回归两种算法和未经导数处理、一阶导数处理、二阶导数处理三种光谱处理方式。结果表明,两种算法中偏最小二乘法优于多元线性回归算法,三种处理方式中一阶导数处理效果最好,其定标集和预测集决定系数明显高于其它两种处理方式,而标准误差低于其它两种方式。经一阶导数处理后采用偏最小二乘法建立的定标模型应用时,可有效对小麦籽粒进行硬度分级,其中,硬麦分级准确率为90%,软麦分级准确率为83%,混合型分级准确率为63%,这有助于品质快速检测和育种早代的品质筛选。 关键词:近红外透射光谱技术,定标模型,普通小麦,硬度
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