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以不同产地和年份的农华101(NH101)玉米杂交种和母本种子为对象,研究了鉴别玉米杂交种子纯度的近红外光谱分析方法。光谱采集时间跨度达10个月,运用傅里叶变换(FT)近红外光谱仪器,在不同季节用23天(分五个时间段)采集了这些样品共920条玉米单子粒近红外漫反射光谱。全部原始光谱用移动窗口平均、一阶差分导数和矢量归一化进行预处理,使用主成分分析(PCA)方法和线性判别分析(LDA)方法降维,采用仿生模式识别(BPR)方法建立模型。通过对光谱预处理校正光谱失真,使样品光谱集在特征空间分布的范围收缩,相对距离增大了近70倍,实现了母本和杂交种子的鉴别。通过代表性样品的选择,提高了模型对光谱采集时间、地点、环境等条件变动的应变能力,也提高了模型对样品种子制种时间与地点变动的应变能力,增强了模型的稳健性,使测试集玉米单子粒杂交种和母本种子的平均正确识别率达到95%以上,而平均正确拒识率也达到85%以上。 相似文献
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应用近红外光谱鉴定玉米种子品种真实性已有深入的研究。在实际应用中,商品玉米种子均涂有种衣剂,给光谱的采集和分析带来了许多困难。提出了基于近红外光谱的带种衣剂玉米种子品种真实性快速鉴定方法。首先讨论了种衣剂对种子近红外光谱的影响,然后将种子沿着胚面凹陷方向切开,使用漫反射方式和专用配件测量种子切面的光谱,以消除种衣剂的影响。使用支持向量机、软独立模式识别和仿生模式识别三种方法建立四个玉米品种的真实性鉴定模型,正确识别率分别达到93%,95.8%和98%。品种鉴定模型具有很好的稳健性,对来自不同产地的同一品种的种子均能够正确识别。 相似文献
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补充四元数线性变换下四元数正态分布的性质 ,给出四元数非中心 χ2 分布 ,t分布 ,F分布的定义 ,导出密度函数及其性质 ,并研究四元数正态分布条件下样本均值及方差的分布 . 相似文献
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利用四元数矩阵变元的带状多项式定义及性质推导出四元数非中心Wishart分布及其特征根分布。 相似文献
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补充四元数线性变换下四元数正态分布的性质,给出四元数非中心X^2分布、t分布,F分布的定义,导出密度函数及其性质,并研究四元数正态分布条件下样本均值及方差的分布。 相似文献
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基于高光谱图像技术的玉米杂交种纯度鉴定方法探索 总被引:2,自引:0,他引:2
对玉米种子高光谱图像的光谱维信息进行分析,探索利用高光谱图像技术鉴定玉米杂交种纯度的可行性.实验中利用高光谱成像系统采集玉米品种农华101的母本和杂交种的高光谱图像,波长范围871~1699 nm;在每个玉米样本上提取感兴趣区域的平均光谱信息,利用处理后的数据建立农华101母本和杂交种的鉴定模型.讨论了样品的摆放方式(种子胚正对光源和背对光源,种子在样品台上的位置)和实验环境对鉴定模型性能的影响.鉴定模型对不同摆放方式和实验环境下获得的同种样品的光谱的正确识别率和正确拒识率均达到90%以上,模型稳健性良好.利用Qs方法选择特征波段[1],发现在1 230 nm附近(1 195~1 246 nm)农华101的母本和杂交种差异最大.实验中利用特征波段内的数据进行建模和测试,正确识别率和正确拒识率达到90%以上,与利用全波段(925~1597nm)获得的识别效果相当.分析结果表明,利用高光谱图像技术鉴定玉米杂交种纯度是可行的. 相似文献
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