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1.
基于高光谱技术的玉米种子可视化鉴别研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
种子纯度是衡量种子品质的重要指标。提出一种基于近红外(874~1 734nm)高光谱技术实现玉米种子可视化鉴别的方法。采集4个品种共384个玉米种子样本的高光谱图像数据,随机选择288个样本作为建模集,剩余96个样本作为预测集。对玉米种子光谱曲线进行分析后,通过连续投影算法(SPA)选取7个特征波段作为输入,结合偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)模型,对预测集进行预测,获得较好的分类效果,其中R_C=0.917 7,RMSECV=0.444 2;R_(CV)=0.911 5,RMSECV=0.459 9,建模集和预测集的总体鉴别率分别为78.5%和70.8%。通过图像处理技术提取高光谱图像中每个玉米颗粒的平均光谱数据,输入建立的SPA-PLS-DA模型,在计算生成的鉴别图中以不同颜色标识不同类别,实现了混杂玉米种子样本的可视化鉴别。对3份不同组成的混杂种子样本进行鉴别,达到了较好的可视化效果。结果表明,通过可视化鉴别技术,可以直观方便地观察混杂种子样本中不同品种种子的分布和数量,为农业生产中种子的纯度鉴别和筛选提供了帮助。  相似文献   
2.
β-胡萝卜素作为一种重要的营养元素,其在果蔬活体内的测定方法通常必须对样品进行破坏,并且耗时、费力。采用拉曼光谱技术预测活体枇杷果实内β-胡萝卜素含量,以高效液相色谱法(HPLC)检测值作为参考值,采用高斯平滑对光谱数据进行预处理,同时使用多项式拟合(PF)的方法对光谱数据进行背景荧光扣除,以标准β-胡萝卜素的拉曼图谱为基础,选取了三个特征频移,以特征频移和截取的光谱建立了MLR模型、PLSR模型以及LS-SVM模型,取得了比较好的预测精度。其中LS-SVM模型的预测精度最高,其预测相关系数R_p~2达到了0.91,表明通过拉曼光谱对活体枇杷内β-胡萝卜素的含量检测是实际可行的。  相似文献   
3.
马骨骼的承力机理研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
应用三维激光扫描仪、Pixform和ANSYS等软件建立了马掌骨和跖骨的三维有限元模型,分析了马掌骨的承力机理,研究证明生物体骨骼是一种等强度优化模型.在静态压力载荷下,斜椭圆孔模型更优,这正符合马跖骨代谢孔的形位特征,说明了生物体承力结构的进化合理性.  相似文献   
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