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利用近红外光谱技术对掺杂了大豆油、花生油、葵花籽油和玉米油的火麻油进行鉴定,结合偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型建立定量分析,并利用连续投影算法(SPA)和竞争自适应重加权采样算法(CARS)提取特征变量.结果表明:LS-SVM回归模型的准确度优于PLS模型,其预测相关系数R_p~2分别达到0.950 4、0.905 8、0.857 4和0.767 3;SPA和CARS是两种有效的特征变量选择算法,能够提高模型的准确性,并且CARS效果优于SPA;其中,LS-SVM-CARS模型的R_p~2分别达到0.982 1、0.907 5、0.958 7和0.924 9.因此,在油脂掺杂快速检测中,LS-SVM-CARS是一个准确度高、变量数少、传递性较强的定量分析模型. 相似文献