最小二乘支持向量回归与偏最小二乘回归建立烟草总糖NIR预测模型比较

李世勇; 王芳; 邵学广

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最小二乘支持向量回归与偏最小二乘回归建立烟草总糖NIR预测模型比较

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采用最小二乘支持向量回归(LSSVR)法和偏最小二乘回归(PLSR)法及192个烟叶样品的近红外(NIR)光谱与总糖含量的测定数据,分别建立了烟叶总糖含量的NIR预测模型,并利用这两种模型对95个烟叶样品进行了预测.结果表明:LSSVR法模型的预测误差范围为-3.08%～3.71%,预测回收率范围为90.0%～112.2%.LSSVR法模型的预测准确度比PLSR法的高.

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来源
《烟草科技》|2006年第11期|45-48|共4页
作者
李世勇; 王芳; 邵学广;
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作者单位

河南新郑烟草(集团)公司,451150;

郑州烟草研究院,450001;

南开大学化学系,300071;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TS411.1;
关键词
近红外光谱; 化学计量学; 总糖; 最小二乘支持向量回归; 烟草;

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