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摘要
以库尔勒香梨的含糖量作为研究和检测指标，使用便携式近红外光谱仪采集香梨样本光谱数据，采用一阶差分、二阶差分、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)等预处理方法对原始光谱进行预处理分析，研究香梨糖分的近红外光谱响应，并使用相关系数法提取12个特征波长变量，根据库尔勒香梨标准，以糖度特征光谱数据作为参数，利用最近邻域法(KNN)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)方法建立库尔勒香梨等级判别模型。结果表明，KNN模型的分类结果优于其它两种预测模型，可用于构建基于近红外光谱的库尔勒香梨等级评判模型。MSC+KNN处理方法可用于构建库尔勒香梨等级评判模型，为进一步研究库尔勒香梨等级评判的便携式检测装置提供理论参考。
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