《表3 基于BiPLS的特征波段优选结果》

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《基于四方对称光源透射光谱的脐橙可溶性固形物检测》

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表2中，P1、P2、P3的加权系数是根据P1、P2、P3光谱的交叉验证结果，采用贡献率的思路来确定的。P2光谱的交叉验证结果明显优于P1和P3，则进行加权时权重应最大，P3光谱的交叉验证结果最差，则进行加权时权重应最小。分别以0.05为取值间隔进行试验，并比较PLS交叉验证结果，最终确定最佳系数为0.15、0.8和0.05。从表2可以看出，采用SNV、MSC、一阶导数和二阶导数对P1、P2、P3位置的光谱及三者的平均光谱和加权光谱进行预处理时，均是一阶导数效果最佳，但由于不同位置采集的透射光谱的吸光度和信噪比有差异，因此进行预处理时通过调整窗口数来获得最佳预处理结果。4种预处理方法中，采用SNV和MSC预处理的结果相差不大，这与文献报道的结论一致[31]。采用二阶导数预处理后PLS模型的因子数少于一阶导数预处理后的PLS模型，但是交叉验证结果比一阶导数预处理略差。P1、P2、P3位置的光谱及三者的平均光谱和加权光谱经一阶导数预处理后建立的PLS模型中，基于P1、P2和P3位置加权光谱的PLS模型最优。将上述经一阶导数预处理后的光谱数据用于后续分析，为便于表示，记（P1+P2+P3）/3为P4，（0.15P1+0.8P2+0.05P3） 为P5，采用Bi PLS优选特征波段，将P1、P2、P3、P4、P5的光谱数据分别分为30～50段（间隔为5段），并基于PLS模型的RMSECV评估分段效果。当分段数分别为35、40、30、35、40时效果最佳，统计结果如表3所示。