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基于集成建模方法的便携式近红外光谱仪酒醅成分检测研究
文献摘要：
为了提升便携式近红外光谱仪酒醅成分检测性能,提出了一种集成建模方法.利用便携式近红外光谱仪对酒醅样本进行光谱数据采集,将采集后的数据按随机及临近方式划分,继而在不同的预处理算法与偏最小二乘(PLS)建模算法组合中筛选基模,并基于其自身的相关系数(R2)值进行模型权重计算,最终结合权重值进行模型集成预测.相较于单模型建模预测结果,集成建模方法将酒醅样本各成分预测准确率平均提升了约8.0％.结果表明,基于集成建模的方法在酒醅成分检测应用中,有效提升了模型预测准确率,是一种可以在便携式近红外光谱仪数据建模中推广应用的实用方法.
文献关键词：
便携式近红外光谱仪;集成建模;偏最小二乘;酒醅
中图分类号：
作者姓名：
贾利红;张国宏;王毅;闫晓剑;王小琴;郭艳;宋廷富;安明哲
作者机构：
四川长虹电器股份有限公司,绵阳621000;宜宾五粮液股份有限公司,宜宾644000
文献出处：
引用格式：
[1]贾利红;张国宏;王毅;闫晓剑;王小琴;郭艳;宋廷富;安明哲-.基于集成建模方法的便携式近红外光谱仪酒醅成分检测研究)[J].分析仪器,2022(05):13-19
A类：
B类：
集成建模,便携式近红外光谱仪,酒醅,成分检测,检测性能,光谱数据,方式划分,理算,偏最小二乘,PLS,建模算法,算法组合,基模,模型权重,权重计算,权重值,模型集成,集成预测,单模,建模预测,预测准确率,检测应用,数据建模,实用方法
AB值：
0.246514
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