《表3 DS、PDS、SLRDS和LAR-SLRDS传递前后的预测标准差 (SEP)》

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《基于最小角回归结合一元线性直接校正法的近红外光谱模型传递方法》

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表3给出了DS、PDS、SLRDS和LAR-SLRDS算法模型传递以后从仪器测试集预测标准差（SEP）的变化情况。以汽油数据集中C7成分含量为例进行相关分析，从表3中可以看出，未经过校正的从仪器上C7成分的SEP为2.783 2，经过DS、PDS、SLRDS和LAR-SLRDS算法模型传递后，其预测标准偏差均明显降低，其中本文提出的LAR-SLRDS算法的模型传递效果最好，从仪器上测得的汽油样本光谱数据经LAR-SLRDS算法模型传递并进行PLS回归后，预测标准差仅为0.410 6。