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摘要:
采用高光谱分析技术结合模式识别,建立了8种马铃薯微型种薯(大西洋、荷兰-14、荷兰十五041、荷兰十五Q8、冀张薯12号、冀张薯8号、兴佳2号和Y2)的分类检测方法.采集276个种薯样本,对860~1 700 nm的原始光谱进行标准化、11点Savitzky-Golay平滑和4点差分一阶导数光谱预处理,将预处理后的光谱数据进行主成分分析,发现前3个主成分的累积贡献率为95.12%,包含了原始光谱的大部分信息,可作为分类变量.再分别使用线性判别分析、BP神经网络和支持向量机进行分类建模.最终通过分层、分步骤建立了8种马铃薯微型种薯的分类模型.首先采用线性判别分析模型区分大西洋、荷兰-14、荷兰十五041和其它品种,平均正确识别率达88.79%.再建立BP神经网络模型将其它品种样本区分为两类,一类为冀张薯8号和Y2,另一类为荷兰十五Q8、冀张薯12号和兴佳2号,平均正确识别率达93.24%.最后以BP神经网络模型区分冀张薯8号和Y2,平均正确识别率为77.78%;以支持向量机分类模型区分荷兰十五Q8、冀张薯12号和兴佳2号,平均正确识别率为87.23%.该研究建立的8种马铃薯种薯分步骤、分层分类识别模型的平均正确识别率达89.75%,表明高光谱光谱分析技术可用于马铃薯微型种薯的分类检测.
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文献信息
篇名 基于高光谱的马铃薯微型种薯分类检测
来源期刊 分析测试学报 学科 化学
关键词 马铃薯 微型种薯 高光谱 分类检测
年,卷(期) 2020,(11) 所属期刊栏目 实验技术与方法
研究方向 页码范围 1421-1426
页数 6页 分类号 O657.33
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.017
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研究主题发展历程
节点文献
马铃薯
微型种薯
高光谱
分类检测
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
分析测试学报
月刊
1004-4957
44-1318/TH
大16开
广州市先烈中路100号
46-104
1982
chi
出版文献量(篇)
6306
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8
总被引数(次)
62582
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