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摘 要:为了建立准确和稳定的哈密瓜坚实度预测模型,提高检测结果精度,识别和剔除参与建模的异常样本是基础,对采集的哈密瓜光谱样本采用偏最小二乘法(PLS)建立定量分析模型,并结合异常光谱剔除、马氏距离法、学生化残差T与杠杆值法以及主成分得分法等多种方法对光谱异常样本进行综合分析判别,根据模型性能的变化,共发现参与建模的样品中有5个疑似异常样本点,并对这5个疑似异常样本进行逐一剔除、回收对比分析。(剩余10107字)
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光谱检测哈密瓜品质中异常样本的综合分析
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