《表3 多元回归模型预测结果及参数优化汇总表》

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《基于介电特性与SPA-SVR算法的水稻含水率检测方法》

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为提高模型的稳定性及准确性，本研究采用径向基核函数来建立SVR模型，并以校正集样本为对象，采用六折交叉验证法优化SVR模型的惩罚因子（c）和松弛变量（g)，c，g优化结果如表3所示。分别以全频、单频下的介电参数（ε′，ε′′，ε′和ε′′结合）以及经SPA和UVE选取的特征变量作为因变量建立MLR、SVR模型。建模结果如表3所示。