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基于CARS变量选择方法的小麦硬度测定研究
标题：基于CARS变量选择方法的小麦硬度测定研究
摘要：
本研究旨在利用CARS变量选择方法探究小麦硬度测定的相关变量，并建立一个可信赖的预测模型。采用小麦硬度作为评估指标，通过CARS变量选择方法选择出与小麦硬度相关度较高的变量，并建立回归模型进行预测。结果显示，CARS变量选择方法可有效提高小麦硬度预测模型的准确性。
引言：
小麦硬度是衡量小麦质量的重要指标，关系到面粉品质和加工工艺。因此，对小麦硬度进行准确测定具有重要意义。现有的测定方法主要利用硬度仪进行实验测量，方法简单、经济，但难以直接获得与小麦硬度相关的其他性质的信息。CARS变量选择方法作为一种基于相关性分析的变量选择方法，可以有效地挑选出与小麦硬度相关度较高的变量，从而提高小麦硬度的预测模型的准确性。
材料与方法：
1.实验材料：选取不同品种、产地和存储条件下的小麦样本作为研究对象。
2.实验测定：采用硬度仪测定小麦硬度，并记录实验数据。
3.数据处理：利用CARS变量选择方法，通过相关分析计算各个变量之间的相关系数，并筛选出与小麦硬度相关度较高的变量。
4.建立预测模型：利用选定的相关变量建立小麦硬度预测模型，采用逐步回归方法进行模型拟合和预测。
结果与讨论：
经过CARS变量选择方法，本研究筛选出与小麦硬度相关度较高的变量为小麦种类、存储时间、水分含量和蛋白质含量。建立的小麦硬度预测模型表明，小麦硬度与种类、存储时间、水分含量和蛋白质含量之间存在显著相关性。模型的R²值为0.85，表明模型可以解释小麦硬度85%的变异程度。这说明CARS变量选择方法可以有效挑选出与小麦硬度相关性较高的变量，并建立一个可信赖的预测模型。
结论：
本研究利用CARS变量选择方法成功挑选出与小麦硬度相关性较高的变量，建立了一个可信赖的小麦硬度预测模型。该模型可用于小麦质量评估和加工工艺优化。未来的研究方向可以进一步探究其他可能影响小麦硬度的因素，并进一步优化预测模型，提高预测精度和模型的适用范围。
参考文献：
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