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利用可见-近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)对不同贮存温度下的蜂花粉进行鉴别。选择-20、4、15、25和40℃ 5个温度下分别贮存60d后的蜂花粉为研究对象。对原始光谱数据进行平滑和附加散射校正(MSC)的预处理后进行主成分分析,选择4~20个主成分作为输入变量进行LS-SVM建模。模型预测参数比较结果显示,当主成分数取20时模型的预测效果最好,预测相关系数r2p≥0.9919...

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