光谱学与光谱分析
光譜學與光譜分析
광보학여광보분석
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS
2013年
6期
1501-1505
,共5页
郭婷婷%徐丽%刘金%徐小炜%董昕%陈绍江
郭婷婷%徐麗%劉金%徐小煒%董昕%陳紹江
곽정정%서려%류금%서소위%동흔%진소강
近红外光谱%玉米种子%生活力%单倍体诱导%特征提取
近紅外光譜%玉米種子%生活力%單倍體誘導%特徵提取
근홍외광보%옥미충자%생활력%단배체유도%특정제취
Near infrared spectroscopy%Maize seed%Viability discrimination%Haploid induction%Qualitative analysis
应用近红外光谱分析技术,针对玉米诱导过程中产生的亚正常种子,发展亚正常种子的单籽粒生活力判别方法.该研究应用了一种基于Kolmogorov-Smirnov检验的方法(KS法)对近红外光谱进行特征提取,并比较了十种采用不同预处理数据和特征提取方法建立的模型的判别性能,每种模型试验了1134种参数组合,并对采用多种方法和参数组合建立的模型进行交叉验证.结果表明,采用矢量归一化预处理,KS法提取特征波长,并去除低信噪比区域的数据建立的模型判别效果最好.发芽籽粒和不发芽籽粒的平均正确识别率分别达到92.20％和84.86％.该方法将发芽籽粒的筛选准确率由随机筛选的不足40％提高至85％以上,可显著提高筛选效率.
應用近紅外光譜分析技術,針對玉米誘導過程中產生的亞正常種子,髮展亞正常種子的單籽粒生活力判彆方法.該研究應用瞭一種基于Kolmogorov-Smirnov檢驗的方法(KS法)對近紅外光譜進行特徵提取,併比較瞭十種採用不同預處理數據和特徵提取方法建立的模型的判彆性能,每種模型試驗瞭1134種參數組閤,併對採用多種方法和參數組閤建立的模型進行交扠驗證.結果錶明,採用矢量歸一化預處理,KS法提取特徵波長,併去除低信譟比區域的數據建立的模型判彆效果最好.髮芽籽粒和不髮芽籽粒的平均正確識彆率分彆達到92.20％和84.86％.該方法將髮芽籽粒的篩選準確率由隨機篩選的不足40％提高至85％以上,可顯著提高篩選效率.
응용근홍외광보분석기술,침대옥미유도과정중산생적아정상충자,발전아정상충자적단자립생활력판별방법.해연구응용료일충기우Kolmogorov-Smirnov검험적방법(KS법)대근홍외광보진행특정제취,병비교료십충채용불동예처리수거화특정제취방법건립적모형적판별성능,매충모형시험료1134충삼수조합,병대채용다충방법화삼수조합건립적모형진행교차험증.결과표명,채용시량귀일화예처리,KS법제취특정파장,병거제저신조비구역적수거건립적모형판별효과최호.발아자립화불발아자립적평균정학식별솔분별체도92.20％화84.86％.해방법장발아자립적사선준학솔유수궤사선적불족40％제고지85％이상,가현저제고사선효솔.
