《表3 基于不同输入构建的LS-SVM模型对草莓SSC含量预测结果》

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《融合近红外光谱和颜色参数的草莓可溶性固形物含量定量分析模型构建》

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3组数据包括全光谱变量（4 254个）、有效光谱变量（27个）和融合变量（30个，即27个有效光谱变量+3个颜色参数），分别作为输入构建PLS和LS-SVM模型用于草莓样本可溶性固形物含量预测。PLS模型预测结果显示见表2。从表2可看出，由于全变量参与建模，太多的变量引起了PLS模型过拟合，从而导致模型的预测性能大大降低（此现象也发生在表3中的全变量LS-SVM模型中），通过变量选择，PLS模型的预测性能得到了明显提升，RP由原来的0.752 3提高到0.947 0，RMSEP由原来的0.862 1降为0.381 1。然而，从表2中也可看出，颜色参数的加入，并没有使MC-UVE-SPA-PLS模型的预测性能得到提高，这表明颜色参数与草莓可溶性固形物之间可能不存在线性关系。