基于可见光光谱高效鉴别玉米单倍体籽粒（英文）

单倍体技术已发展成为玉米遗传研究及现代玉米育种的重要技术之一,单倍体籽粒的鉴别筛选是其中的重要环节。目前单倍体籽粒主要是依赖于籽粒的R1-nj遗传标记通过人工肉眼观察颜色的有或无进行鉴别,费时费工。而且部分材料由于标记颜色很难从籽粒外部观察到,导致人工筛选准确率较低。基于可见光光谱分析建立玉米单倍体籽粒鉴别方法,探索利用可见光光谱鉴别玉米单倍体籽粒的可行性。同时,由于每季用于诱导单倍体的育种材料不尽相同,模型须能够鉴别未参加建模的材料的单倍体。本研究以9个遗传背景的单倍体和杂交籽粒共284粒作为试验材料,利用便携式紫外-可见光光纤光谱仪采集单个玉米籽粒的可见光漫透射光谱。光谱数据经平滑、矢量归一化预处理和主成分分析,基于支持向量机方法建立单倍体和杂交籽粒判别模型。每次选择1个背景的样本作为测试集,其余背景的样本作为建模集对模型进行交叉验证。模型交叉验证平均正确判别率达到92.06%。其中8次测试正确判别率在85%以上。结果表明利用可见光光谱分析建立玉米单倍体籽粒鉴别方法,并使模型可鉴别未参与建模材料的单倍体具有可行性。并且基于该方法有望建立玉米单倍体籽粒的自动化快速筛选系统,提高玉米单倍体育种效率。     

基于机器学习的玉米单倍体近红外光谱鉴别方法研究

在玉米单倍体技术中,单倍体鉴别是非常重要的环节。该研究对大量玉米单倍体与杂合二倍体的近红外透射光谱进行分析,以期建立一套在生产上实用的单倍体鉴别模型。通过采集三组遗传背景不同的玉米单倍体与杂合二倍体籽粒光谱,进行不同机器学习算法对比,光谱预处理建模效果比较,以及分析数据集大小对模型构建的影响。对比所有单倍体与杂合二倍体的平均光谱,发现二者在光谱的吸收峰位置基本相同,但是单倍体的吸光度略高于杂合二倍体,尤其是在波长940～1 120 nm以及1 180～1 316 nm这两段谱区差异较大。在构建的几个模型中,采用偏最小二乘法和神经网络算法的模型单倍体鉴别准确率较高,分别为93.26%和95.42%。测试集验证的结果与模型准确率一致,表明两种算法适宜进行单倍体大规模筛选。利用偏最小二乘法模型比较了不同光谱预处理方法的模型效果,发现仅进行移动窗口平滑预处理原始光谱进行建模准确率最高。对不同大小数据集的建模效果对比发现,在一定范围内增大数据集有助于提高模型准确率。而且数据中单倍体所占比例较高时,单倍体预测召回率可达100%。此外,还根据籽粒颜色标记挑选出不易鉴别的单倍体和杂合二倍体,利用偏最小二乘法构建的机器学习模型预测准确率可达93.39%,显示出近红外鉴别单倍体的优势,即有可能在不依赖籽粒颜色的情况下实现准确鉴别。基于机器学习的近红外单倍体鉴别方法具有较高的准确率,而且该方法还能在后期数据增加的基础上不断优化,对其开展理论研究有望为自动化智能鉴别单倍体创造条件。     

基于深度信念网络的多品种玉米单倍体定性鉴别方法研究

单倍体育种技术是玉米育种新方法,该方法可有效缩短产生纯合系的周期,提高育种效率。该技术需首先挑选足量单倍体籽粒,而玉米在未加人工干预时,单倍体在混合籽粒中仅占0.05%～0.1%,即使采用生物诱导技术,单倍体籽粒数一般也不到籽粒总数的10%。高速、精准地从大量混合籽粒中挑选得到占比少于10%的单倍体籽粒,才能够满足工程化育种需要,而实际育种工作中挑选单倍体时常用的分子生物学、田间形态学辨别等方法存在耗时长、成本高、破坏样本等缺点,难以高效精准地得到玉米单倍体籽粒。相关研究已经证明高油玉米的单倍体与二倍体之间具有明显含油率差异,目前低场核磁共振技术可用于检测玉米单籽粒的含油率,并根据含油率对单倍体进行鉴别,但核磁共振仪存在价格贵、维护难、速度慢、效率低等弱点,现有设备完成单籽粒分选需用时4 s,无法满足工程化育种中大量筛选的速度需求。使用VIAVI微型近红外光谱仪能够达到0.25 s每颗的检测速度,相比核磁共振技术速度快,仪器价格较低,维护方便。使用近红外光谱仪分析技术对单倍体与二倍体籽粒进行鉴别,可以取代核磁共振鉴别单倍体的方法。采用近红外光谱定性鉴别单倍体籽粒虽然取得了一定效果,但目前研究中所采集玉米品种相对较少,研究只针对某一品种单倍体建立模型,对该品种单倍体进行分类;国内外尚无多品种混合单倍体鉴别相关研究,而工程化育种亟需一种能够识别多个品种玉米单倍体的鉴别方法。为此,本文提出一种基于深度信念网络的多品种混合玉米籽粒单倍体鉴别方法,DBN是一种多层深度神经网络,每层由受限玻尔兹曼机构成,采用逐层训练策略,可解决传统神经网络训练方法不适用于多层网络训练的问题。对比实验结果表明使用DBN方法建立多品种单倍体鉴别模型具有较高分类性能,能够满足玉米工程化育种精度要求。     

基于近红外漫反射与漫透射光谱的玉米单倍体鉴别比较研究

使用JDSU公司的MicroNIR1700型微型近红外光谱仪,研究了适合进行单籽粒玉米单倍体鉴别的光谱测量方法。基于近红外光谱定性分析技术,比较了漫反射和漫透射两种情况下玉米单倍体鉴别的效果。光谱数据经过预处理后,采用PLS＋OLDA特征提取算法,应用SVM建立玉米单倍体鉴别模型,分别统计漫反射和漫透射实验条件下,鉴别模型的正确识别率。在微型光谱仪内置光源漫反射的光谱测量方式下,不分胚面朝向,玉米单倍体籽粒平均识别率低于60%,不能有效鉴别玉米单倍体和多倍体。而采用外置光源对籽粒进行漫透射光谱测量方式,获得了平均正确识别率为93.2%的鉴别效果,并且模型稳定性好。实验结果表明,漫反射光谱仅能获得玉米籽粒表层信息,因此玉米籽粒胚面朝向严重影响漫反射光谱鉴别单倍体种子的效果;而漫透射光谱可以实现分析光程纵深信息全累加,能够得到样品内部的信息,因此对胚面朝向不敏感,能够有效地对随机摆放的玉米单倍体和多倍体进行识别。近红外方法能快速、无损地鉴别单倍体,并且微型光谱仪采集速度快,成本低,为实现实用化的自动鉴别提供了条件。     

基于近红外漫反射与漫透射光谱的玉米单倍体鉴别比较研究（英文）

使用JDSU公司的MicroNIR1700型微型近红外光谱仪,研究了适合进行单籽粒玉米单倍体鉴别的光谱测量方法。基于近红外光谱定性分析技术,比较了漫反射和漫透射两种情况下玉米单倍体鉴别的效果。光谱数据经过预处理后,采用PLS+OLDA特征提取算法,应用SVM建立玉米单倍体鉴别模型,分别统计漫反射和漫透射实验条件下,鉴别模型的正确识别率。在微型光谱仪内置光源漫反射的光谱测量方式下,不分胚面朝向,玉米单倍体籽粒平均识别率低于60%,不能有效鉴别玉米单倍体和多倍体。而采用外置光源对籽粒进行漫透射光谱测量方式,获得了平均正确识别率为93.2%的鉴别效果,并且模型稳定性好。实验结果表明,漫反射光谱仅能获得玉米籽粒表层信息,因此玉米籽粒胚面朝向严重影响漫反射光谱鉴别单倍体种子的效果;而漫透射光谱可以实现分析光程纵深信息全累加,能够得到样品内部的信息,因此对胚面朝向不敏感,能够有效地对随机摆放的玉米单倍体和多倍体进行识别。近红外方法能快速、无损地鉴别单倍体,并且微型光谱仪采集速度快,成本低,为实现实用化的自动鉴别提供了条件。     

玉米自交系籽粒的遗传距离与其近红外光谱距离和品种鉴别模型性能的关系研究

从玉米自交系种子的遗传距离、近红外光谱距离、品种鉴别模型性能三方面进行分析,探索三者间的关系。采用三组(共15对)遗传关系远近不同的玉米自交系种子作为实验材料,通过简单重复序列(simple sequence repeats, SSR)标记计算自交系种子间的遗传距离;种子的近红外光谱经预处理后降维到主成分分析(principal component analysis, PCA)空间中,计算各个自交系种子样本中心点之间的欧氏距离,作为对应的近红外光谱距离;使用仿生模式识别方法建立鉴别模型,用模型的鉴别正确率评价模型的性能。分析结果表明,自交系种子间遗传距离与近红外光谱距离相关性为0.986 8,与模型鉴别正确率的相关性为0.911 0,相关性显著。说明近红外光谱可以反映出玉米自交系种子之间的遗传关系,遗传关系的远近影响品种鉴别模型的性能,遗传距离越小,近红外光谱距离越小,模型鉴别能力也越差。实际应用中有望利用近红外光谱技术分析玉米自交系的遗传关系,对遗传育种、品种识别、纯度分选等具有重要意义;且建立品种鉴别模型时,应充分考虑遗传关系较近的玉米自交系对模型性能的影响。     

基于近红外光谱的商品玉米品种快速鉴别方法

现有的玉米种子品种鉴别方法检测时间长,费用高,不易大批量快速鉴别。提出了一种基于近红外光谱数据快速鉴别商品玉米品种的新方法。先使用傅里叶变换近红外光谱仪获得从4 000到12 000 cm-1波段范围的37个商品玉米品种籽粒的漫反射光谱数据。对原始光谱进行矢量归一化预处理以消除噪声干扰,为了找到玉米品种籽粒的光谱特征波段,提出一种基于标准差的方法,进而对寻找到的玉米籽粒特征波段光谱做主成分分析(PCA),取能反映玉米品种 99.98％ 光谱信息的前10个主成分。最后使用仿生模式识别 (BPR)方法建立了37个玉米品种鉴别模型,对于每个品种的25个样本,随机挑选15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900个样本作为第二测试集。该鉴别模型对于37个玉米品种的平均正确识别率为94.3%。该方法的进一步研究有利于建立以近红外光谱为基础的物理指纹品种鉴别技术。     

基于核局部保持投影的近红外光谱玉米单倍体识别研究

实现快速、精确地鉴别玉米单倍体籽粒对玉米单倍体育种技术十分重要。近红外光谱分析技术可在线分析、监测,且无损、分析速度快、操作简便、测试成本低,对实现自动化的大规模鉴定并分拣玉米单倍体非常有帮助。通过美国JDSU的近红外光谱仪进行玉米近红外光谱的数据采集,交叉采集玉米单倍体、多倍体数据。数据处理时,将数据分为训练集和测试集两部分。依次对数据做预处理以消除噪声影响,做核变换将其投射到更高维度空间中增强可分性并进行特征提取,最后建立分类模型鉴别分析。分别统计采用不同的特征提取算法并建立模型鉴别测试的正确识别率。实验结果表明,采用核局部保持投影（KLPP）的特征提取算法的正确识别率更高、稳定性更好,在两组测试集上的正确识别率的均值分别达到95.71%和96.43%。通过分析可以得出,玉米种子的近红外光谱数据经过非线性变换（为高斯核变换）投影到更高维度的空间后,表现出更易于分类的分布特点,保持数据的局部特性也更利于后续的分类。这为玉米单倍体鉴定进一步研究提供了新的方向。     

基于近红外光谱油分检测的玉米单倍体鉴别方法研究

目前,在单倍体育种技术中,可先使用低场核磁共振方法定量测得玉米单倍体与二倍体的油分,再依据二者油分差异鉴别单倍体,该方法在实际育种工作中已取得初步应用,但核磁共振鉴别单倍体方法存在速度慢、价格贵、维护难等缺点,难以获得大范围应用。近红外光谱技术有诸多优点并在各领域取得广泛应用,相关研究也表明该技术可用于玉米单倍体的定性鉴别,但是目前该方法用于鉴别单倍体实验研究时涉及的玉米品种相对较少,对于某些品种识别效果较差,且内部机理类似于黑盒,难以指明单倍体、二倍体两类种子是依据何种物质的差别进行区分,有时难以获得农业领域专家认可。根据花粉直感效应的原理,玉米单倍体与二倍体存在明显的油分区别,通过油分鉴别单倍体原理直观明白,易于被业内专家接受。因此,提出了一种先定量得到油分,再依据定量分析所得油分进行分类的方法,即首先使用玉米单籽粒的近红外光谱定量回归分析得到各籽粒的油分含量,再利用定量分析所得的油分值,并使用最小平方误差方法对单倍体、二倍体混合籽粒进行定性分类。实验结果表明近红外定量分析方法的识别精度与核磁共振方法相当,与几种定性分析方法比较,在训练集规模相同时,近红外定量分析方法所得识别率优于几种定性分析方法,进一步表明近红外定量分析方法鉴别单倍体具有一定优势,可满足育种行业精度要求,能够为尽快实现单倍体工程化育种提供保障。     

应用近红外光谱技术实现转双价基因(Cry1Ab/Cry2Aj-G10evo)玉米的快速识别

转基因技术在过去的几十年里快速发展, 然而此项技术对生态环境、伦理道德等可能带来的影响尚存争议,因此针对农作物的转基因成分检测和鉴别的相关技术研究十分重要。本研究以转双价基因(cry1Ab/cry2Aj-G10evo)玉米籽粒和玉米面粉为研究对象,采用近红外光谱仪采集900～1 700 nm波段范围的光谱,结合 Savitzky-Golay(SG)平滑算法对提取出的光谱数据进行去除噪声处理。基于全波段光谱和PCA主成分分别建立了偏最小二乘判别分析(PLS)和支持向量机判别模型(SVM)。试验结果表明,在转基因玉米籽粒全谱的判别分析模型中,SVM判别模型效果要优于PLS判别模型,SVM模型识别正确率达到90%以上,PLS的模型识别率只有85%左右。以PCA降维后建立的模型中,SVM模型也取得了最优的效果,建模集和预测集识别正确率达到100%。虽然转基因玉米在研磨加工后外源蛋白和DNA有所下降,但是转基因玉米粉末基于全波段光谱建立的SVM模型的建模集正确率仍有90.625%。结果表明应用近红外光谱技术集合化学计量学方法对转基因玉米的鉴别是可行的,为转基因玉米乃至其他转基因农产品的鉴别提供了技术支持,具有重要的理论意义和应用价值。     

应用近红外反射和透射光谱法鉴定玉米杂交种的纯度

探索使用近红外反射和透射光谱法(波长范围908.1~1 677.2 nm)鉴定玉米杂交种纯度,并对两种方法进行比较。对光谱进行一阶导数、矢量归一化的预处理后,使用主成分分析(PCA)和正交线性判别分析(OLDA)提取光谱特征,使用支持向量机(SVM)分别建立两个玉米品种(农华101和京玉16)的种子纯度鉴定模型。反射近红外光谱建立的农华101和京玉16的正确鉴定率分别为100%和90%。但反射光谱法受种子摆放位置的影响很大,胚面和非胚面光谱有较大差异。透射光谱法建立的京玉16和农华101纯度鉴定模型的正确鉴定率均为98%,胚面和非胚面的光谱相似度很高。结果表明,利用近红外反射和透射光谱法鉴定玉米杂交种纯度是可行的;透射光谱法更适于分析单籽粒玉米种子。     

玉米亚正常籽粒生活力近红外光谱判别方法研究

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。     

紫外可见光谱的水产养殖水体有机物浓度快速检测研究

应用紫外可见（ultraviolet/visible,UV/Vis）光谱技术对表征水产养殖水体中有机物浓度的指标化学需氧量（chemical oxygen demand,COD）进行快速测量,对采集到的135份甲鱼养殖水样进行UV/Vis波段全光谱扫描,采用无信息变量消除（uninformative variable elimination,UVE）和连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）相结合的变量选择算法选取全波段光谱中的特征波长,从201个UV/Vis光谱变量中选取了7个特征波长,只占全波段光谱变量的3.48%,降低了建模的时间和模型的复杂度。结合最小二乘支持向量机（least-square support vector machine,LS-SVM）算法进行COD预测建模,结果表明：使用特征波长建模的预测效果（相关系数r（correlation coefficient）=0.89,预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）=15.46 mg·L-1）好于使用全波段光谱建模的预测效果（r=0.88,RMSEP = 15.71 mg·L-1）。使用UVE-SPA变量选择算法获取UV/Vis光谱特征波长,结合LS-SVM建模,可以快速、准确的测量水产养殖水体中的COD浓度,为进一步实现水产养殖水质的在线检测以及其他水质参数的快速测定奠定了基础。     

基于支持向量机的水稻叶面积指数高光谱估算模型研究

为了研究支持向量机(SVM)对于作物农学参数高光谱估算的能力,通过大田小区试验,测定了2个品种、3个供氮水平处理的水稻在不同生长期的冠层高光谱反射率(350～2 500 nm)。依据Ladsat-5的TM传感器波段宽度,将高光谱反射率转换为10种不同的植被指数。利用所有样本的植被指数和水稻叶面积指数(LAI),通过不同统计模型的模拟分析,依据模型的R2选取了三种相关性较高的统计关系(包括NDVI_green的指数关系、TCARI/OSAVI的乘幂关系和RVI₂的乘幂关系)。对这三种关系,通过具有不同核函数的SVM模型和相应统计模型对LAI进行估算。结果表明：所有的SVM模型都具有较低的均方根误差值,估算精度都高于相应的统计模型;基于TCARI/OSAVI的POLY核SVM具有最高的估算精度,其RMSE比相应的统计模型降低近11个百分点。因此,SVM方法用于水稻LAI高光谱估算具有良好的学习能力和鲁棒性。     

基于KPCA和近红外光谱的鉴别玉米单倍体方法研究

玉米的单倍体鉴别技术对玉米单倍体育种技术非常重要。近红外光谱分析技术以其操作简便,可在线分析监测,速度快,无损,测试成本低等特点在农业领域备受关注,应用广泛。实验首先通过美国JDSU公司的近红外光谱仪采集由国家玉米改良中心提供的玉米种子单倍体、多倍体的近红外光谱数据,然后对获得的原始数据做平滑(smoothing)、一阶导(first derivative,FD)和矢量归一化(vector normalization,VN)预处理以消除其噪声影响,再采用核函数为高斯核函数(Gaussian kernel function)的核主成分分析(kernel principal components analysis, KPCA)的方法将玉米种子的近红外光谱数据映射到高维空间中,并对映射后的数据做非线性特征提取,然后应用支持向量机(support vector machines, SVM)对提取的玉米种子单倍体、多倍体光谱数据的非线性特征建立分类模型,最后输入测试数据进行玉米单倍体、多倍体的分类鉴别测试,预测玉米种子是否是单倍体。设计了两组对比试验,其正确识别率的平均值分别达到95%和93.57%。在该实验中, 基于KPCA的玉米单倍体识别算法的性能表现较好、识别率较高。通过两组对比实验,证明了玉米种子的近红外光谱数据更适于先将其映射于高维空间中进行特征提取,再对提取的特征进行建模、分类分析。该实验为玉米单倍体识别技术提供了新的思路和方法。     

高光谱图像信息检测玉米籽粒胚水分含量

通过波段比和阈值相结合的方法,分别提取了玉米籽粒全表面结构和胚结构区域的1 000～2 500 nm近红外高光谱信息,研究了玉米籽粒水分含量与胚结构区域光谱关系,同时采用竞争性自适应重加权变量选择算法(CARS)、遗传算法(GA) 、连续投影算法(SPA)筛选特征波段,建立并比较偏最小二乘回归(PLS)模型对水分含量的预测效果。结果显示,玉米籽粒水分含量与胚结构区域光谱关系显著,随着水分含量的增加,光谱反射值逐渐降低。预测模型结果表明,基于玉米籽粒胚结构区域光谱信息所建立的CARS-PLS,GA-PLS和SPA-PLS回归模型预测相关系数Rp分别为0.931 2,0.917 6和0.922 7,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.315 3,0.336 9和0.336 6,所选取的特征波段数量分别为9,14和6,较基于全表面光谱信息所建模型的特征波段数量分别少了49,12和24个,且预测效果与采用全表面光谱信息无显著差别,SPA-PLS算法为基于玉米籽粒胚结构光谱信息的水分含量预测最高效模型。提取胚结构区域所用光谱波段为1 197,1 322和1 495 nm,建立SPA-PLS回归模型所用特征波段为1 322,1 342,1 367,1 949,2 070和2 496 nm。研究结果表明,采用近红外高光谱技术进行玉米籽粒水分含量无损检测时,提取玉米籽粒胚结构的图谱信息较全表面光谱信息更高效。     

不同核函数支持向量机和可见-近红外光谱的多种植被叶片生化组分估算

氮、磷、钾元素是植物有机质的重要生化组分,准确估算其含量对监测管理植被的新陈代谢和健康状况具有重要意义。可见-近红外光谱结合多种建模方法已被用于植被生化参数的监测,其中支持向量机回归方法被证明能够较好拟合反射光谱和植被生化参数之间的非线性关系,而选取适当的核函数是其成功的关键。以宜兴地区水稻、玉米、芝麻、大豆、茶叶、草地、乔木和灌木等八种植被叶片样本为研究对象,分析比较基于径向基核函数、多项式核函数和S形核函数的支持向量回归模型估算叶片氮、磷、钾元素含量的能力。利用一阶微分变换、标准正态变量变换和反对数变换对叶片可见-近红外光谱进行预处理,运用bootstrapping法生成1 000组校正集和验证集,分别建立基于三种核函数的支持向量回归估算模型,以决定系数（R2）和相对分析误差（RPD）的均值作为评价指标。结果显示,结合一阶微分和反对数变换光谱,采用径向基核函数模型对氮、钾元素估算精度最高（氮：平均R2=0.64,平均RPD=1.67;钾：平均R2=0.56,平均RPD=1.48）,结合一阶微分变换光谱,采用径向基核函数模型对磷元素估算精度最高（磷：平均R2=0.68,平均RPD=1.73）。研究表明,结合不同预处理的可见-近红外光谱,基于径向基核函数的支持向量回归模型具有较好的估算多种植被叶片生化组分含量的潜力。     

光谱特征波长的SPA选取和基于SVM的玉米颗粒霉变程度定性判别

利用波长范围在833～2 500 nm的傅里叶变换近红外光谱(Fourier transform near infrared spectroscopy, FT-NIR)对不同霉变程度的玉米颗粒进行检测区分。首先,为避免光谱数据首尾噪声影响,对比四种常见的预处理方法,最终选择移动平均平滑法对原始光谱数据进行预处理;然后为选出合适的样本集划分方法以提高模型预测性能,对常见的四种方法进行对比,最终利用SPXY(sample set partitioning based on joint x-y distance)法进行样本集划分;进一步为减少数据量,降低维度,使用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)提取出7个特征波长,分别为833,927,1 208,1 337,1 454,1 861和2 280 nm;最后,将七个特征波长数据作为输入,选取径向基函数(radial basis function, RBF)作为支持向量机(support vector machine, SVM)核函数,取参数C=7 760 469,γ=0.017 003建立判别模型。SVM模型对训练集和测试集的预测准确率分别达到97.78%和93.33%。另取不同品种的玉米颗粒,以同样的标准挑选样品组成独立验证集,所建立的判别模型对独立验证集的预测准确率达到91.11%。结果表明基于SPA和SVM能有效地对玉米颗粒霉变程度进行判别,所选取的7个特征波长为实现在线霉变玉米颗粒近红外检测提供了理论依据。