《表2 波长优选模型对羊草粗蛋白的测定效果》

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《建立近红外特征波长模型快速测定羊草常规营养成分的研究》

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在羊草粗蛋白含量的测定模型中，同样采用1st Derivative、SNV预处理组合法，分析羊草样品的近红外光谱数据，进行UVE、RF和全波长光谱信息建模预测，得出三种模型的相关结果见表2所示。比较UVE、RF和PLS模型及其组合的结果，UVE-PLS与全波长PLS模型相比，显著降低了RMSEC、RMSECV、RMSEP，同时提高了RC2、R2CV、RP2。UVE-PLS测定羊草粗蛋白含量模型的校正集、交叉验证及预测集的RC2、R2CV和RP2分别为0.7561，0.9172，0.9458，校正均方根误差（RMSEC），交叉验证均方根误差（RMSECV）和预测均方根误差（RMSEP）分别为0.6033，0.9611，0.9034。