《表1 建模集和预测集的SSC的统计分析》
如表1所示,采用SPXY对剔除样本后的数据进行划分,3种浓度涂膜样本中的建模集均包含SSC最大值和最小值,且建模集和预测集包含较大范围的SSC值,因此,划分合理。为验证不同预处理方法的效果,分别建立不同预处理方法处理后的光谱与SSC值的PLSR模型,结果如表2所示。0浓度的壳聚糖涂膜的样本经MSC预处理的数据,0.5%和0.1浓度的壳聚糖涂膜的样本未经预处理的数据Rc2最大,RMSECV最小,故分别使用其数据进行后续分析。
图表编号 | XD00109822100 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2019.09.01 |
作者 | 邵园园、王永贤、玄冠涛、高宗梅、刘艺、韩翔、高冲 |
绘制单位 | 山东农业大学机械与电子工程学院、农业部南京农业机械化研究所、山东农业大学机械与电子工程学院、山东农业大学机械与电子工程学院、密苏里大学农业与食品工程学院、华盛顿州立大学精细与自动化农业研究中心、山东农业大学机械与电子工程学院、山东农业大学机械与电子工程学院、山东农业大学机械与电子工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |