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摘要:
实现快速、精确地鉴别玉米单倍体籽粒对玉米单倍体育种技术十分重要.近红外光谱分析技术可在线分析、监测,且无损、分析速度快、操作简便、测试成本低,对实现自动化的大规模鉴定并分拣玉米单倍体非常有帮助.通过美国JDSU的近红外光谱仪进行玉米近红外光谱的数据采集,交叉采集玉米单倍体、多倍体数据.数据处理时,将数据分为训练集和测试集两部分.依次对数据做预处理以消除噪声影响,做核变换将其投射到更高维度空间中增强可分性并进行特征提取,最后建立分类模型鉴别分析.分别统计采用不同的特征提取算法并建立模型鉴别测试的正确识别率.实验结果表明,采用核局部保持投影(KLPP)的特征提取算法的正确识别率更高、稳定性更好,在两组测试集上的正确识别率的均值分别达到95.71%和96.43%.通过分析可以得出,玉米种子的近红外光谱数据经过非线性变换(为高斯核变换)投影到更高维度的空间后,表现出更易于分类的分布特点,保持数据的局部特性也更利于后续的分类.这为玉米单倍体鉴定进一步研究提供了新的方向.
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文献信息
篇名 基于核局部保持投影的近红外光谱玉米单倍体识别研究
来源期刊 光谱学与光谱分析 学科 化学
关键词 近红外光谱 特征提取 核局部保持投影(KLPP) 玉米单倍体
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 2574-2577
页数 4页 分类号 O657.3
字数 3166字 语种 中文
DOI 10.3964/j.issn.1000-0593(2019)08-2574-04
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研究主题发展历程
节点文献
近红外光谱
特征提取
核局部保持投影(KLPP)
玉米单倍体
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
光谱学与光谱分析
月刊
1000-0593
11-2200/O4
大16开
北京市海淀区学院南路76号钢铁研究总院
82-68
1981
chi
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