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摘要:
应用近红外光谱技术对草莓品种快速鉴别进行了研究.通过比较7种预处理方法,确定SNV+ MAF +2D组合预处理方法最佳.采用相关系数阈值法提取了14个与草莓品种信息相关的特征光谱.建立了基于548 ~562 nm范围内14个特征光谱的PLS-ANN、PLSR、PCR 3种校正模型.经预测集样品验证,主成分数为9时的PLS-ANN模型最优,其预测相关系数和预测均方根误差分别为0.967 7和0.461.结果表明,通过提取少量特征光谱建立PLS-ANN校正模型能实现草莓品种的快速鉴别.
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文献信息
篇名 基于特征光谱的草莓品种快速鉴别
来源期刊 农业机械学报 学科 农学
关键词 草莓 品种鉴别 偏最小二乘-人工神经网络 近红外光谱
年,卷(期) 2013,(9) 所属期刊栏目 农业自动化与环境控制
研究方向 页码范围 182-186
页数 分类号 S603.7|S668.4|O657.33
字数 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2013.09.032
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王新忠 江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室 39 417 10.0 19.0
2 邱白晶 江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室 88 1215 21.0 30.0
3 孔鹏飞 江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室 1 5 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
草莓
品种鉴别
偏最小二乘-人工神经网络
近红外光谱
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业机械学报
月刊
1000-1298
11-1964/S
大16开
北京德外北沙滩1号6信箱
2-363
1957
chi
出版文献量(篇)
11867
总下载数(次)
31
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