《表2 不同降维方法的总酚预测结果比较》

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《基于蒙特卡罗频率法的葡萄籽总酚含量高光谱测量变量选择》

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不同降维方法对葡萄籽总酚含量预测结果如表2所示。可以看出，全光谱模型的预测R2和RMSE分别约为0.90和0.42，表明总酚含量与高光谱数据高度相关。对比3种方法，MCF降维后模型具有最大的预测R2（0.91）和最小的RMSE（0.37），预测结果最好。该方法分别选择了958、1 044、1 091、1 127、1 230、1 264、1 280、1 317和1 323 nm处的特征波长。SPA选取波段个数最多，其模型结果略低于MCF，预测R2达到0.89。CARS选取波长个数最少，同时预测效果最差，预测相关系数均小于0.80。此外，MCF降维后的波长预测结果优于全波段，说明该波长选择方法可以提高模型的预测准确度。