作者：王胜鹏; 郑鹏程; 龚自明; 张正竹; 滕靖; ...茶鲜叶海拔高度近红外光谱多元线性回归法主成分回归法联合区间偏最小二乘法
摘要：以不同海拔高度的茶鲜叶为研究对象，扫描获取其近红外光谱（NIRS）并筛选特征光谱区间后，分别应用逐步多元线性回归法（SMLR）、主成分回归法（PCR）和联合区间偏最小二乘法（Si～PLS）建立茶鲜叶海拔高度预测模型。结果表明，在5542．41～6888．48CiTI。区间内，对原始光谱进行一阶导数＋3点Norris平滑预处理后，建立的SMLR模型预测集相关系数和预测均方差分别为0．8005和O．486；在4929．16～6965．62cm^-1区间内，当主成分数为3时，对原始光谱进行一阶导数＋3点Norris平滑预处理后，建立的PCR模型预测集相关系数和预测均方差分别为O．8036和O．472；当将光谱划分为18个子区间、因子数为13时，选用[581117]4个子区间建立的Si-PLS模型预测集相关系数和预测均方差分别为O．9443和O．295。经比较，Si-PLS模型预测结果最佳。
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