CAJ | 학술논문

文章提出了一种采用近红外光谱快速鉴别玉米品种的新方法,并对不同品种的玉米种子建立了相应的鉴别模型.对7个玉米品种共140个样本,通过近红外光谱仪扫描获得4 000～12 000 cm-1波段范围内的光谱数据.为了消除噪声、提高数据处理效率,对原始数据进行了归一化预处理,采用同定尺寸移动窗口渐进因子法(fix-sized moving window evolving factor antilysis)寻找特征波段,使用主成分分析(PCA)方法得到能反映玉米种子99.96%光谱信息的5个主成分,进而利用仿生模式识别(biomimetic pattern recognition)方法建立玉米品种的鉴别模型.对于每个品种中的20个样本,随机挑选10个样本作为训练样本,其余10个样本作为第一测试集,其他品种共120个样本作为第二测试集.在对第二测试集平均正确拒识率达到99.1%的情况下,对第一测试集中的样本取得了94.3%的平均正确识别率.该方法具有较高的鉴别准确度,可以作为一种快速无损的玉米品种鉴别方法.
문장제출료일충채용근홍외광보쾌속감별옥미품충적신방법,병대불동품충적옥미충자건립료상응적감별모형.대7개옥미품충공140개양본,통과근홍외광보의소묘획득4 000～12 000 cm-1파단범위내적광보수거.위료소제조성、제고수거처리효솔,대원시수거진행료귀일화예처리,채용동정척촌이동창구점진인자법(fix-sized moving window evolving factor antilysis)심조특정파단,사용주성분분석(PCA)방법득도능반영옥미충자99.96%광보신식적5개주성분,진이이용방생모식식별(biomimetic pattern recognition)방법건립옥미품충적감별모형.대우매개품충중적20개양본,수궤도선10개양본작위훈련양본,기여10개양본작위제일측시집,기타품충공120개양본작위제이측시집.재대제이측시집평균정학거식솔체도99.1%적정황하,대제일측시집중적양본취득료94.3%적평균정학식별솔.해방법구유교고적감별준학도,가이작위일충쾌속무손적옥미품충감별방법.