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目的:解决干燥时温度变化对可见/近红外光谱检测油茶籽含水率的影响,并提出一种基于温度修正的油茶籽含水率检测模型。方法:在不同温度下(50,60,70℃)进行干燥试验,采集光谱数据。通过获取不同温度下采集的光谱数据,分析温度对光谱影响的原因。对比3种光谱预处理方式,运用竞争性自适应重加权算法(CARS)和偏最小二乘回归算法(PLSR),建立60℃下的基准PLSR模型。并采用斜率/偏差法对50,70℃下的外部样本预测值进行修正。结果:50,70℃下,修正前和修正后的决定系数分别为0.729和0.848,0.763和0.862;相对分析误差RPD值分别为1.921和2.565,2.054和2.692。结论:修正模型可以有效提高预测精度,达到良好的预测效果,克服了温度的影响。 相似文献
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