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烟草在线据云南烟叶信息网报道 研究人员将基于核变换的非线性PLS建模方法（NPLS）引入烟叶无机元素建模中，研究建立了一种的“基于非线性PLS的烟叶钾氯近红外光谱模型”，比常规线性模型准确率更高、预测误差分布更合理。该研究结果发表在《中国烟草学报》2016年第3期上。
该研究针对烟叶中K、Cl两个无机元素含量与近红外光谱数据之间存在复杂非线性关系、常规的线性模型效果差、预测误差大等问题，在传统偏最小二乘法（PLS）的基础上，将基于核变换的非线性PLS建模方法（NPLS）引入到烟叶无机元素的建模中，建立了K、Cl等指标数学模型，并对模型的可行性和有效性进行了研究，同时与PCR、PLS等其它方法线性建模方法建模准确度和误差分布进行了对比。
该研究证明，该方法对烟叶光谱与无机元素之间的非线性关系进行了处理，模型准确率更高，预测误差分布更合理。
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