本發明涉及一種提高小麥水分預測精度的近紅外光譜變量選擇方法,屬于農業分析領域。具體實施過程如下:首先采集小麥的近紅外光譜數據,測量小麥水分化學值含量;其次,通過二進制矩陣采樣法對光譜變量空間進行隨機采樣,將變量出現頻率和偏最小二乘回歸系數兩種信息向量做加權處理得到每個光譜變量的貢獻值,采用指數衰減函數刪除貢獻值小的變量,生成新的變量空間;最后,基于新的變量空間,采用加權采樣法生成新的子集,建立回歸子模型,利用模型的回歸系數絕對值,得到子集中每個變量的權重,逐步校正優化變量權重,得到最優變量集,以此建立小麥水分預測模型。該方法與現有技術相比較,提高了模型的預測精度及穩定性。
聲明:
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