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可見(jiàn)/近紅外光譜分析技術(shù)快速鑒別航天育種番茄
摘要：提出了利用可見(jiàn)/近紅外光譜技術(shù)快速無(wú)損鑒別航天育種番茄品種的方法,采用偏最小二乘法對(duì)光譜特征信息進(jìn)行提取,與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,加速了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度.同時(shí)采用小波變換對(duì)大量光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮,并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立番茄品種鑒別模型,該模型將壓縮后的數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入.通過(guò)對(duì)太空育種突變株 M1,M2 及其親本番茄品種的共105個(gè)番茄果實(shí)樣本建立訓(xùn)練模型,并用每個(gè)品種15個(gè)樣本,共45個(gè)番茄果實(shí)的樣本進(jìn)行預(yù)測(cè).兩個(gè)模型的鑒別正確率分別達(dá)到95.6%和97.8%.說(shuō)明本方法具有較高的鑒別準(zhǔn)確度,為航天育種番茄品種的快速無(wú)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(jìn)[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(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院,浙江,杭州,310029;浙江體育科學(xué)研究所,浙江,杭州,310004浙江省標(biāo)準(zhǔn)化研究院,浙江,杭州,310006浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院,浙江,杭州,310029 期 刊： 光譜學(xué)與光譜分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2011, 31(2) 分類號(hào)： S123 S641.2 關(guān)鍵詞： 近紅外光譜 航天育種番茄 偏最小二乘法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 機(jī)標(biāo)分類號(hào)： TS2 R28 機(jī)標(biāo)關(guān)鍵詞： 近紅外光譜分析技術(shù) 快速鑒別 航天育種 番茄品種 Mutation Breeding via Identification of Rapid Detection Diffuse Reflectance 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立 鑒別模型 無(wú)損鑒別 番茄果實(shí) 近紅外光譜技術(shù) 樣本 偏最小二乘法 方法 壓縮 訓(xùn)練速度 訓(xùn)練模型 基金項(xiàng)目： 國(guó)家科技支撐項(xiàng)目，國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)項(xiàng)目，國(guó)家重大科技專項(xiàng)項(xiàng)目，浙江省重大科技招標(biāo)項(xiàng)目 可見(jiàn)/近紅外光譜分析技術(shù)快速鑒別航天育種番茄[期刊論文] 光譜學(xué)與光譜分析 --2011, 31(2)施佳慧 陳自力 邵詠妮 何勇 馮盤 朱加進(jìn)提出了利用可見(jiàn)/近紅外光譜技術(shù)快速無(wú)損鑒別航天育種番茄品種的方法,采用偏最小二乘法對(duì)光譜特征信息進(jìn)行提取,與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,加速了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練...【可見(jiàn)/近紅外光譜分析技術(shù)快速鑒別航天育種番茄】相關(guān)文章：
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