应用光谱技术无损检测油菜叶片中乙酰乳酸合成酶

• 作者: 何勇 刘飞 周伟军 张帆 方慧 金宗来
• 来源期刊: 分析化学
• 学科: 化学
• 关键词: 可见/近红外光谱 油菜 乙酰乳酸合成酶 偏最小二乘法 反向传输人工神经网络 最小二乘-支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 67-71
• 页数: 5页
• 分类号: O6
• 字数: 4308字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-3820.2009.01.013

摘要

应用可见/近红外光谱技术实现了油菜叶片中乙酰乳酸合成酶(ALS)的快速无损检测.对99个油菜样本进行光谱扫描,经过平滑、变量标准化、一阶求导等预处理后,应用偏最小二乘法(PLS)建立了ALS的预测模型.同时提取有效特征变量,作为反向传输人工神经网络(BPNN)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)的输入值,并建立相应的模型.用66个样本建模,33个样本验证.结果表明,LS-SVM模型能够获得最优的预测结果,预测集样本的相关系数(r)、预测标准差(RMSEP)和偏差(Bias)分别为0.998、 0.715和0.079,获得了满意的预测精度.结果表明,应用可见/近红外光谱技术结合LS-SVM检测油菜中乙酰乳酸合成酶是可行的,并能获得满意的预测精度,为进一步应用光谱技术进行油菜生长状况的大田监测奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张帆	浙江大学农业与生物技术学院	103	1492	21.0	37.0
2	何勇	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	511	9054	45.0	65.0
3	方慧	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	36	1232	18.0	35.0
4	周伟军	浙江大学农业与生物技术学院	65	1610	25.0	37.0
5	金宗来	浙江大学农业与生物技术学院	13	249	10.0	13.0
6	刘飞	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	77	1455	21.0	35.0