《表6 预处理方法对PLS定量模型性能的影响》
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《FTIR光谱结合数据挖掘方法构建死亡时间推断数学模型》
校正集和预测集的建立方法同定性分析，LV不超过10个，FTIR检测数据经预处理后建立PLS回归模型。结果如表6所示，与原始数据相比，经标准正态变量校正预处理后模型交叉验证决定系数（R2）最高（0.96），RMSEC和RMSECV都较低，分别为9.90 h和11.39 h，校正集决定系数（R2）达到0.97，RMSEP较低，数值为10.49 h。因此，在PLS回归分析中选取标准正态变量校正作为预处理方法。图4为PLS回归模型预测结果，模型决定系数（R2）为0.97，RMSEP为10.49 h。
| 图表编号 | XD0018874500 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2018.02.25 |
| 作者 | 王磊、秦新潮、林汉成、邓恺飞、罗仪文、孙其然、杜秋香、王振原、托娅、孙俊红 |
| 绘制单位 | 山西医科大学法医学院、司法鉴定科学研究院上海市法医学重点实验室上海市司法鉴定专业技术服务平台、上海健康医学院基础医学院、渭南市公安局临渭分局、西安交通大学医学部法医学院、司法鉴定科学研究院上海市法医学重点实验室上海市司法鉴定专业技术服务平台、司法鉴定科学研究院上海市法医学重点实验室上海市司法鉴定专业技术服务平台、司法鉴定科学研究院上海市法医学重点实验室上海市司法鉴定专业技术服务平台、山西医科大学法医学院、西安交通大学医学部法医学院、上海健康医学院基础医学院、山西医科大学法医学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
