论文部分内容阅读
选择经Rubberband 64点基线校正和二阶导数（平滑窗口为17,拟合阶数为2）预处理的近红外漫反射光谱,采用Boosting偏最小二乘法（PLS）,利用5个子模型建立了番茄表层硫丹残留量预测模型,并对模型的预测性能进行验证。模型的定标系数为0.992,预测残留量范围为5.1～134.1 ng,预测均方根误差（RMSEP）和校正均方误差（RMSECV）分别为2.79和2.82,训练集和预测集的回收率范围分别为（100.1±1.4）%和（98.9±2.6）%。结果表明：本法快速、准确