【摘 要】
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采用红外衰减全反射光谱法（ATR-IR）用于山茶油中亚麻酸含量的快速分析,探讨标准正态变量变换和连续小波导数用于光谱的预处理,结合偏最小二乘、支持向量回归、随机森林和极限学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（21265006）
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采用红外衰减全反射光谱法（ATR-IR）用于山茶油中亚麻酸含量的快速分析,探讨标准正态变量变换和连续小波导数用于光谱的预处理,结合偏最小二乘、支持向量回归、随机森林和极限学习机4种校正方法用于分析模型的构建,采用蒙特卡洛无信息变量消除方法对最优模型的进一步优化。实验结果表明,亚麻酸的SNV-CWD-PLS模型得到了最好的预测结果,模型的预测相关系数（Rp）和预测均方根误差（RMSEP）分别为0.902和0.557;模型经MCUVE方法优选变量后,Rp和RMSEP得到改善,分别为0.929和0.492,建模
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