小麦品质近红外光谱分析

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内容简介

、首次提出了将特征投影图方法应用于小麦蛋白质近红外光谱建模，提高了模型稳定性及预测精度； 2、首次利用异常样本诊断与样本分类方法对小麦样品库进行分类，并基于模型集群分析思想，采用变量组合集群分析法、自加权变量组合集群分析法、蒙特卡罗变量组合集群分析法、变量组合集群分析迭代保留信息变量法等建立小麦水分和蛋白质的近红外光谱预测模型，更大程度提高了模型稳定性及预测精度；