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可見/近紅外光譜分析技術快速鑒別航天育種番茄

時間:2023-05-07 04:21:05 工業農業論文 我要投稿
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可見/近紅外光譜分析技術快速鑒別航天育種番茄

摘要:提出了利用可見/近紅外光譜技術快速無損鑒別航天育種番茄品種的方法,采用偏最小二乘法對光譜特征信息進行提取,與神經網絡結合建立番茄品種的鑒別模型.該模型將提取后的主成分作為神經網絡的輸入,加速了神經網絡的訓練速度.同時采用小波變換對大量光譜數據進行壓縮,并結合神經網絡建立番茄品種鑒別模型,該模型將壓縮后的數據作為神經網絡的輸入.通過對太空育種突變株 M1,M2 及其親本番茄品種的共105個番茄果實樣本建立訓練模型,并用每個品種15個樣本,共45個番茄果實的樣本進行預測.兩個模型的鑒別正確率分別達到95.6%和97.8%.說明本方法具有較高的鑒別準確度,為航天育種番茄品種的快速無損鑒別提供了新的方法. 作者: 施佳慧[1]  陳自力[2]  邵詠妮[2]  何勇[3]  馮盤[3]  朱加進[3] Author: SHI Jia-hui[1]  CHEN Zi-li[2]  SHAO Yong-ni[2]  HE Yong[3]  FENG Pan[3]  ZHU Jia-jin[3] 作者單位: 浙江大學生物系統工程與食品科學學院,浙江,杭州,310029;浙江體育科學研究所,浙江,杭州,310004浙江省標準化研究院,浙江,杭州,310006浙江大學生物系統工程與食品科學學院,浙江,杭州,310029 期 刊: 光譜學與光譜分析   ISTICEISCIPKU Journal: SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年,卷(期): 2011, 31(2) 分類號: S123 S641.2 關鍵詞: 近紅外光譜    航天育種番茄    偏最小二乘法    人工神經網絡    機標分類號: TS2 R28 機標關鍵詞: 近紅外光譜分析技術    快速鑒別    航天育種    番茄品種    Mutation Breeding    via    Identification of    Rapid Detection    Diffuse Reflectance    神經網絡建立    鑒別模型    無損鑒別    番茄果實    近紅外光譜技術    樣本    偏最小二乘法    方法    壓縮    訓練速度    訓練模型 基金項目: 國家科技支撐項目,國家高技術研究發展計劃(863計劃)項目,國家重大科技專項項目,浙江省重大科技招標項目 可見/近紅外光譜分析技術快速鑒別航天育種番茄[期刊論文]  光譜學與光譜分析 --2011, 31(2)施佳慧  陳自力  邵詠妮  何勇  馮盤  朱加進提出了利用可見/近紅外光譜技術快速無損鑒別航天育種番茄品種的方法,采用偏最小二乘法對光譜特征信息進行提取,與神經網絡結合建立番茄品種的鑒別模型.該模型將提取后的主成分作為神經網絡的輸入,加速了神經網絡的訓練...

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