///选项卡6

研究文章

的识别Tilletia麻,黑粉菌属tritici,Urocystis tritici基于近红外光谱

表6

最优结果除了平均标准偏差的识别精度和识别精度为10的训练集和测试集的数据子集分别为100%和0当dpl模型数据处理方法2是由不同的建模比例在每个建模光谱区。


光谱区(cm⁻¹)	建模训练集比测试集	主成分的数量	训练集		测试集
光谱区(cm⁻¹)	建模训练集比测试集	主成分的数量	平均识别精度为10数据子集(%)	标准偏差的识别精度为10的数据子集	平均识别精度为10数据子集(%)	标准偏差的识别精度为10的数据子集

6000 - 7000	3:1	7	One hundred.	0	99.78	0.006660
8000 - 9000	3:1	6	One hundred.	0	99.78	0.006660
8000 - 9000	4:1	6	One hundred.	0	99.44	0.01112
8000 - 9000	5:1	6	One hundred.	0	99.67	0.009990
9000 - 10000	3:1	5	99.70	0.006994	98.45	0.01734
9000 - 10000	4:1	6	One hundred.	0	98.61	0.02241
9000 - 10000	5:1	5	99.66	0.01026	99.33	0.01332

文章奖:2020年杰出的研究贡献,选择由我们的首席编辑。获奖的文章阅读。