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—— 中国食品杂志社
以两个批次的猪肉为实验样品，开展局部偏最小二乘法结合双波段可见-近红外光谱预测挥发性盐基氮的研究，以改善模型预测不同批次样品时效果不佳的问题。提出基于距离、信息测度和投影的相似性度量方法，通过对欧式距离和光谱信息散度-光谱角（spectral information divergence-spectral angle，SID-SAM）进行加权求和，构建评价不同样品相似性的相似度函数，定义相似度因子（SM），通过最小化代价函数确定建立局部模型的邻域窗口。以第1批样品为建模基础集，通过对欧式距离和SID-SAM的权重及SM进行参数寻优，针对第2批次中每个样品建立局部偏最小二乘模型。结果显示，与利用第1批样品建立的模型直接预测第2批样品的结果相比，预测效果有明显提高，相关系数R从0.845 6上升至0.948 1，预测误差从4.581 0 mg/100 g下降至2.650 8 mg/100 g。这表明利用提出的相似度函数和相似度因子，可根据待测样品的光谱特征，实时动态选择相似的局部空间，建立的局部偏最小二乘模型能有效提高对外部验证样品的预测能力。
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