《表1 主成分数对葡萄酒定量模型的影响》

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《近红外光纤光谱法快速检测葡萄酒中酒精度》

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使用PLS法建模中最主要的问题就是对主成分数的确定，其中第一主成分对样品贡献率最大，第二主成分次之。在建模时选择的主成分数过多或过少都会影响模型的预测能力：选择的主成分过少，光谱信息不能充分反映样品信息，引起不充分拟合，预测准确度下降；选择的主成分数过多，噪音会影响样品的光谱信息，造成过度拟合，模型预测的能力下降。在建模时，当RMSECV较小，R2较大时，主成分数最佳。当主成分为6时，RMSECV值较小，且R2较大，为避免过度拟合，因此选取模型的主成分数为6，结果见表1。