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摘要
将近红外高光谱成像技术与偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)结合，建立了快速无损鉴定核桃仁品质的分类模型。在900～1 700 nm全波长范围内，采集不同品质核桃仁的光谱数据，以平均光谱作为原始光谱，以标准正态变量对原始光谱数据进行预处理，采用主成分分析对原始光谱数据降维，提取到970,1 151,1 210,1 215,1 256,1 309,1 340,1 379,1 389,1 404,1 460 nm等11个特征波长。基于全光谱和特征波长，分别建立两种PLS-DA分类模型。结果表明：全光谱条件下所建模型在校准集和验证集上的预测正确率最高，可达100%;特征波长条件下所建模型在相同数据集上的分类正确率略有下降，为99.3%;两种模型在测试集上的预测正确率均为100%。
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