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分析近红外高光谱成像对蛋白质含量回归和谷物品种分类的研究：使用批量参考和不同谷物与背景比例
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究使用NIR-HSI图像校准蛋白质含量回归和谷物品种分类模型，并提出了调整方法以减轻预测分布偏差。研究发现，纳入较低比率图像可增强模型鲁棒性。
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关键要点
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该研究评估了使用NIR-HSI图像校准模型，重点研究蛋白质含量回归和谷物品种分类。
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通过子采样扩展有限的蛋白质含量参考数据，但此方法引入了显著偏差。
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偏差影响了PLS-R和深度CNN模型的预测准确性。
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提出了调整方法以减轻预测分布偏差，提高蛋白质参考预测的准确性。
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调查了谷物对背景比率对两个任务的影响，发现较高比率能得到更准确的预测。
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纳入较低比率图像可增强模型的鲁棒性。
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