流形学习在红松籽仁蛋白质含量近红外检测中的应用

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摘要： 为研究检测红松籽仁蛋白质含量的近红外光谱分析技术，在用变量标准化校正+一阶导数+小波变换对原始光谱进行预处理的基础上，分别运用主成分分析、改进型局部线性嵌入、局部切空间对齐、黑塞特征映射进行光谱数据的降维处理，分别构建偏最小二乘、岭回归、支持向量回归、极度梯度提升数学模型。结果表明，改进型局部线性嵌入+支持向量回归法建立的参数优化模型质量最佳。（剩余12101字）

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