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。     

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。     

一种添加历史数据的近红外光谱特征提取方法研究

针对近红外光谱定性分析中,增加新的品种进行建模时,原有模型识别效果不够稳定的问题,提出一种在建模样本的基础上添加同类物质的历史光谱数据的特征提取方法,首先采集建模样本的近红外光谱数据,然后添加同种物质样本的历史近红外光谱数据,再对所有近红外光谱数据进行预处理,其次对所有样本数据进行偏最小二乘(PLS)特征提取得到偏最小二乘空间,并只将建模样本数据向构建的偏最小二乘空间进行投影,最后将投影后的建模数据进行正交线性判别分析(OLDA)特征提取。以玉米种子近红外光谱为研究对象,分别对建模数据添加历史近红外光谱以及不添加历史近红外光谱两种情况进行特征提取,并通过仿生模式识别(BPR)方法构建模型进行验证,实验结果表明,添加历史近红外光谱构建偏最小二乘空间的特征提取方法相对于不添加历史近红外光谱的方法,首先在增加建模集品种数量时,原有的品种识别率基本不变;其次在相同PLS维数时,所建模型对不同时间采集的测试集识别效果基本一致,证明了该方法可以提高模型稳健性。在实际应用中就可以在品种鉴别软件中将特征提取维数设置为固定值,免除了品种鉴别软件的用户在增加建模集品种时为了保证最优识别效果重新选定最优PLS参数的麻烦。     

玉米品种近红外光谱的特征分析与鉴别方法

以玉米种子的4 000~12 000 cm-1波段的漫反射近红外光谱为研究对象,提出了一种鉴别玉米品种的新方法。采用主成分分析法(PCA)来研究数据特征,发现近红外光谱在特征空间中具有显著的长条状分布特征,为此我们研究了改变样本点在PCA空间中的分布对品种鉴别的影响,并提出了归一化主成分分析(NPCA)的特征提取算法,同时还根据近红外光谱的数据分布特点提出了一种主方向仿生模式识别的分类算法,进一步提高了鉴别正确率。鉴别模型对第一测试集的平均正确识别率达到了97.67%,平均正确拒识率达到了98.40%,30个品种中的13个达到了100%的正确识别率;对第二测试集的平均正确拒识率达到了98.90%,有11个品种达到了100%的正确拒识率,具有较高的鉴别准确度。     

基于遗传算法与线性鉴别的近红外光谱玉米品种鉴别研究

结合遗传算法与线性签别分析(LDA)提出了一种玉米品种的快速鉴别方法.该方法是一种基于近红外光谱的新方法,通过采集玉米种子(实验共37个种类)的近红外光谱数据,使用遗传算法进行特征光谱波段的选择,使用线性鉴别分析的方法提取光谱特征并分类.结果表明,遗传算法能有效地剔除光谱噪声波段,并提高 LDA 的泛化能力.同时,为简化运算,剔除了大量冗余数据,结合遗传算法选择的特征谱区,使参与鉴别的数据维数从2 075降到了233.对测试集1的300个样本的平均正确识别率与平均正确拒识率均达到99.30%,其中73.33%的玉米品种的正确识别率达到了100%;对测试集2(均为未参加训练品种的样本)的175个样本的平均正确拒识率达到99.65%.与常用的 PCA 等方法相比,运算时间更短,正确率更高.     

结合径向基函数和KPCA的食用油太赫兹光谱特征提取方法

针对太赫兹光谱线性不可分的情况,提出结合径向基函数和核主成分分析(KPCA)的方法进行食用油太赫兹光谱特征提取。该方法所提取到的特征类内距离小,类间距离大,在大多数支持向量机(SVM)分类器可以建立准确的分类模型。太赫兹光谱是检测食用油种类和品质的一种重要手段,研究针对食用油太赫兹光谱的特征提取技术对于食用油种类和品质快速检测具有重要意义。虽然利用太赫兹光谱检测食用油种类和品质已经具备理论基础,但是如何准确提取食用油太赫兹光谱的特征,从而建立更加准确的分类模型依然是一个难点。目前研究人员常常采用化学计量学中的主成分分析法(PCA)提取特征,结合机器学习的方法建立物质分类模型。然而,食用油的太赫兹光谱的线性可分情况在不同频段有不同的特性。当食用油的太赫兹光谱线性可分时,使用PCA提取特征是可行的,容易建立准确的分类模型。但是,当食用油的太赫兹光谱线性不可分时,使用PCA提取到的特征往往不够准确,需要选择合适的分类器去建立准确的分类模型。结合径向基函数和KPCA的特征提取方法通过径向基函数将线性空间不可分的太赫兹光谱数据映射到径向基空间,然后使用KPCA提取特征,最终实现特征线性可分,从而可以建立更加准确的分类模型。实验首先使用滑动窗口平均滤波算法对3种食用油太赫兹光谱数据进行滤波处理,接着使用径向基函数对太赫兹光谱进行非线性映射,然后采用KPCA进行数据降维,最后用支持向量机对食用油建立分类模型,验证特征提取效果。类间可分性计算结果表明,该方法所提取的特征类内距离更小,类间距离更大,整体上特征提取效果优于PCA和KPCA。基于不同内核的SVM模型上进行分类验证的实验结果表明,在PCA和KPCA提取的特征在一些分类模型上无法准确区分食用油种类的情况下,该工作特征提取方法在各种内核的SVM模型上均能准确区分食用油种类。所提出的方法用于食用油太赫兹光谱特征提取有更好的效果,在食用油品质检测与分析方面具有良好的应用价值。     

玉米近红外光谱在仿生模式识别中的特征提取方法研究

近红外光谱特征提取是近红外光谱定性分析的关键步骤,其质量直接影响定性分析结果。采用漫透射方法测量8个玉米品种的近红外光谱,经预处理后,分别采用PCA,ICA,PLS-DA和小波分解四种方法对光谱进行特征提取,并使用仿生模式识别方法建立了8个玉米品种识别模型,最后使用测试集数据进行模型测试。结论如下:使用PLS-DA方法进行特征提取后建立的模型正确识别率优于使用PCA,ICA和小波分解特征提取后建立的模型。     

基于高光谱图像的玉米种子特征提取与识别

玉米种子的形态特征是玉米品种识别的重要因素之一.采用高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,对图像进行校正和预处理,提取每个样本在563.6～911.4nm共55个波段范围内的形状特征.分别利用单波段、多波段和全波段下的玉米种子形状特征结合偏最小二乘判别法进行模型分类.结果显示,全波段范围内训练集和测试集的平均正确识别率达到98.31%和93.98%,均优于多波段和单波段的正确识别率.研究表明,该方法能充分利用高光谱图像中可见光和近红外区域的有效特征信息,较准确地鉴别玉米品种,为玉米品种的自动识别领域提供了一种新方法.     

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。     

基于可见光波段的色彩概率聚类模型的玉米杂交种子识别

由于同一种玉米杂交种子籽粒的粒型多样、色彩随贮藏时间不同而不同,仅靠其形状和单一区域色彩的机器视觉方法识别种类较为困难,且现有识别算法多以高光谱特征作为分类基础,对于不同时期、不同种类的玉米杂交种子要分别训练分类识别器,识别前需要大量的训练工作。为提高玉米种子品种识别方法的适用性,根据花粉直感色彩遗传现象,提出以可见光波段玉米种子的多区域小波色彩特征作为识别参数,建立多模型的概率聚类模型进行玉米杂交种子种类识别。该方法首先采用专有设备采集单粒玉米种子的无胚芽侧和顶端两部分色彩信息,包括RGB,HIS和Lab色彩信息,对该色彩信息进行增强和特征优化选择,通过小波包分解提取优化出21维细节识别向量;其次采用不同聚类模型对优化后色彩特征进行聚类识别,建立基于SOM、K-means、两步法三种聚类识别模型;最后以多种聚类模型结果为基础,建立基于概率模型的玉米种子品种识别。通过对郑单958、先玉335、郑58(郑单958母本)、昌7-2(郑单958父本)、PH6WC(先玉335母本)、PH4CV(先玉335父本)的试验,发现该方法可有效识别非亲缘关系和父本亲缘关系的玉米种子,识别率可达到98%以上;而对于亲缘关系母本识别率可达到75%。采用可见光波段玉米种子多区域色彩特征,结合概率聚类模型的方法可为玉米杂交种子纯度在线检验识别提供科学依据。     

基于高光谱图像技术和SVDD的玉米种子识别

特征提取的充分性和分类器设计的合理性是影响玉米种子识别精度的两个关键问题。采集了玉米种子的高光谱图像,并提取每粒玉米种子在不同波段下的图像熵作为分类特征;在此基础上,利用支持向量数据描述方法构建每类玉米的分类器模型,对待识别样本的测试精度达到了94.14%,对新类别样本的识别精度达到92.28%。仿真结果表明：新方法可实现玉米种子的准确识别,同时解决了传统分类器对新类别样本的错误分类问题。     

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。     

基于核主成分分析和支持向量回归机的红外光谱多组分混合气体定量分析

提出了一种核主成分分析(KPCA)特征提取结合支持向量回归机(SVR)的红外光谱混合气体组分定量分析新方法。首先将特征吸收谱线严重重叠的混合气体光谱通过非线性变换映射到高维特征空间,然后在特征空间中再利用主成分分析法提取主成分,提取出的主成分作为SVR的输入建立校正模型,实现了甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷以及正戊烷七种组组分特征吸收光谱严重重叠的混合气体的定量分析。用KPCA-SVR所建模型对未知浓度混合气体的七种组分预测的RMSE (φ×10－60较仅用SVR模型预测的RMSE (φ×10－6)降低了一个数量级。结果表明,核主成分分析法具有很强的非线性特征提取能力,可以充分利用全光谱数据并有效地消除光谱数据噪声,降低数据维数,与支持向量回归机结合可以提高红外光谱分析的精度,缩短模型计算时间,是一种有效的红外光谱分析新方法。     

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。     

基于可见光光谱高效鉴别玉米单倍体籽粒

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。