《表2 校正集和预测集中猕猴桃SSC统计结果》

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《基于主成分回归的猕猴桃可溶性固形物无损检测》

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不同成熟期猕猴桃SSC的统计结果见表1，随着猕猴桃逐渐成熟，其SSC逐渐增大。在构建回归预测模型之前，需要基于采集的光谱数据和测定的SSC将所有猕猴桃样本划分为校正样本集和预测样本集，样本集划分的评判标准是校正样本集中SSC的范围比预测样本集的范围宽。文中利用SPXY(Sample Set Partitioning Based on Joint x-y Distances）方法[19]将200个猕猴桃样本划分为150个校正集和50个预测集，校正集和预测集中猕猴桃SSC的统计结果见表2。由表2可知，校正集中猕猴桃SSC的范围比预测集中的范围宽，这样划分的样本集有助于后期建立较好的预测模型。