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。     

应用近红外光谱进行玉米单籽粒品种真实性鉴定的光谱测量方法研究

从玉米籽粒胚的朝向,中长波漫反射分析和短波透射分析,进样方式三个方面进行了研究,通过比较不同的测量方法对品种识别模型性能的影响来选择最佳的玉米单籽粒光谱测量方式,进而鉴定玉米单籽粒品种真实性。原始光谱经过预处理后,使用判别式偏最小二乘法(PLS-DA)对数据进行特征提取和降维,选取前9个因子建立8个玉米品种的仿生模式识别模型。结果表明,玉米籽粒胚正对光源优于胚背对光源,中长波漫反射分析优于短波透射分析,小样品池效果好于小光阑。采用最优测量方法(籽粒胚正对光源,使用小样品池和中长波漫反射分析)获取玉米单籽粒的近红外光谱,建立的品种识别模型对本品种样品的平均正确识别率达到94.6%,对其他品种样品的平均正确拒识率达到96.5%。     

非均匀固体籽粒近红外光谱采集方法研究

近红外光谱定性分析技术研究中实验对象主要包括液态物质、粉末状物质和非均匀固体颗粒物质。液态物质与粉末状物质属于均匀分布被测对象,光谱采集与分析相对容易。而非均匀固体样品大小不一、形态各异、内部物质分布不均匀,近红外光谱中既包含定性分析中需要提取的种类信息,又包含需要消除的个体差异信息,因此相对于均匀分布的液体或粉末状物质,非均匀固体分析难度更大。目前国内外尚未建立对于大小不一、形状各异的非均匀固体颗粒物质的有效近红外定性分析方法。以非均匀固体谷物玉米籽粒为主要研究对象,在研究多种光谱采集方式的基础上,分析了非均匀固体籽粒光谱采集的特点,设计了针对非均匀固体籽粒的光谱采集装置,为确保实验结果的客观性,采用了朴素贝叶斯分类器、K近邻、支持向量机、BP神经网络、仿生模式识别等5种模式识别方法,建立在漫反射及漫透射方式下单籽粒玉米近红外光谱多品种定性分析模型,并对漫反射与漫透射方式下所建立的定性分析模型进行对比实验,分析胚面朝向对玉米单籽粒的漫反射与漫透射光谱定性分析模型鉴别效果影响,测试集与建模集时间间隔长短对漫反射及漫透射方式下玉米单籽粒品种鉴别精度的影响。实验结果表明采用漫透射方式建立的模型不易受到非均匀固体籽粒摆放方式的影响,且模型具有更好的泛化能力,为后续研究提供可行光谱采集方法。以非均匀固体玉米籽粒为主要实验对象,对其采集方法与定性分析模型进行研究,可为类似形态被测物体的近红外光谱定性分析提供有益借鉴,具有重要研究意义。     

近红外光谱漫反射和漫透射测量方法在玉米品种真实性鉴定中的应用研究

研究了适合进行玉米群体样品品种真实性鉴定的光谱测量方法。分别用近红外光谱仪的全波漫反射和短波漫透射测量方法采集8个玉米品种的光谱数据,对预处理后的数据做偏最小二乘分析(PLS-DA),建立8个玉米品种的仿生模式识别模型。分别统计用两种方法所测数据建立的品种识别模型对本类样品的平均正确识别率和对异类样品的平均正确拒识率,漫反射方法达到94.5%和96.71%,漫透射方法达到98.50%和98.00%,均满足玉米品种初筛所要求的精度,其中短波漫透射方法建立的模型对测试样本的平均正确识别率和拒识率分别比全波漫反射方法高出4%和1.3%。     

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。     

高强高效近红外光源的不同光源强度对玉米杂交种鉴别的影响

以2009年产自海南的农华101玉米种子作为研究对象,基于近红外漫透射光谱法(波长范围908.1~1 677.2 nm),研究了一种高强高效近红外光源在不同光源电压以及光源至光谱仪不同距离两种条件下对玉米杂交种鉴别的影响。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)分别建立种子纯度鉴定模型,统计不同实验条件下的识别率。结果表明,在电压较低或者光源至光谱仪的距离较大的时候,光源强度较低,得到的光谱曲线有较多的毛刺,此时的识别率较低,增大电压或者降低光源至光谱仪的距离时,光谱曲线变得较为平滑,识别率明显升高,说明在一定范围内增大光源强度会提高模型的正确鉴定率。     

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。     

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。     

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。     

SVDD的近红外光谱定性分析光谱质量判定方法

近红外光谱属微弱信号,其质量易受被测物体自身状态及各种外界因素干扰,具体而言,在近红外光谱定性分析中,影响光谱质量的因素主要有光谱仪状态改变、光谱采集人员错误操作、奇异样本干扰等。建模时若混入质量较差的光谱易影响所建模型的稳健性与适用性,因此光谱质量判定是确保模型预测能力的一项重要工作。目前用于定量分析的光谱质量判定研究较多,而用于定性分析的光谱质量判定研究较少,为此,提出一种基于支持向量机数据描述的近红外光谱定性分析光谱质量判定方法,采用自制漫透射近红外光谱装置采集单籽粒玉米光谱,以正常状况下采集的某品种玉米单籽粒漫透射光谱作为正常样本,而人为漏光、近红外探测器窗口覆盖玉米表皮碎屑、光源强度改变、光源与被测玉米籽粒距离改变、相近品种玉米籽粒混入等几种情况下所采集光谱作为异常样本,在此数据集基础上研究了基于支持向量机数据描述的定性分析光谱质量判定模型建立的原理与方法,其后将支持向量机数据描述方法与常用的马氏距离法、局部异常因子法等光谱质量判定方法进行了对比,并以正常样本正确识别率与异常样本正确拒识率的均值作为评价标准,对实验结果进行分析,由实验结果可以看出相比其他两种方法,基于支持向量机数据描述的光谱质量判定方法具有最优判定能力,建模集正常样本数目会影响光谱质量判定能力,在实际使用光谱质量判定方法时,建模集应包含足量样本。在近红外定性分析时可以将该方法作为剔除异常光谱的手段,在预处理、特征提取,模式分类等近红外光谱定性分析步骤前首先进行基于支持向量机的光谱质量判定步骤,并剔除异常光谱,可有效提高近红外光谱定性分析模型的可靠性,亦为近红外光谱定性分析光谱质量判定提供新的方法参考。     

基于遗传算法的近红外光谱定性分析特征波长提取方法研究

近红外光谱分析技术虽在多领域获得广泛应用,但应用时仍以实验室仪器为主,目前光谱仪存在体积大、功耗高、价格贵等问题,有能力购买与使用此类仪器的主要是高校、科研院所、大型企业等,常用的基于傅里叶变换或光栅原理的光谱仪价格通常高达几十万元,超出中小企业、普通百姓的经济承受能力,因此近红外光谱仪的进一步推广应用仍有难度。降低仪器造价并实现微型化,是推广近红外光谱技术应用的一个重要方向,近红外光谱仪小型化的努力方向有CT正交型光栅技术以及微机电系统技术,但这两种技术方案对光谱仪体积缩小幅度有限,仍存在价格高、内部有移动部件等问题,难以做到真正微型化。据光谱仪的工作原理可知,其价格高低及微型化难度与仪器所能检测波段以及分辨率密切相关,以线性渐变滤光片与InGaAs探测器为例,分辨率越高,检测的波长点越多,其价格越高,制造难度越大。针对某一特定的定性分析任务,若能从大量波长点中挑选出少量特征波长点,并利用挑选得到的少量特征波长点完成对被测样本的定性分析任务,则可降低仪器制造成本,并降低光谱仪微型化难度,从而有利于近红外光谱分析技术的推广与应用。以玉米单倍体和多倍体籽粒作为研究对象,针对两类籽粒分类任务,分多天以漫透射方式采集被研究对象的近红外光谱,按时间顺序将所采数据分为5个数据集,对第1个数据集使用遗传算法提取出10个特征波长点,再将提取得到10个特征波长点,用于剩余4个数据集的单倍体、二倍体鉴别,以检验方法的有效性。实验结果表明使用10个特征波长点能够获得与全光谱基本一致的鉴别效果,说明使用少量特征波长点上的吸光度值也能够有效鉴别单倍体,可为其他领域某特定任务开发低成本便携式微型近红外光谱仪提供借鉴。     

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。     

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。     

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。     

近红外等效光谱测量方法研究

便携式近红外光谱仪器测量低反射率或透过率样品的漫反射率或透过率光谱时,由于仪器噪声的影响,光谱数据小、信噪比低,即使采用降噪数据处理,所得光谱数据仍无法满足分析精度的要求。因此研究了近红外等效光谱测量方法：根据低反射率或透过率样品在常规测量条件下反射信号的强度,增大仪器测量时光源电流以增大样品扫描信号、减小参比反射或透射光强以避免参比信号超量程,并计算得与常规测量方法相同的等效光谱,以提高样品近红外反射率或透过率光谱数据的信噪比。理论分析和实验结果表明采用近红外等效光谱测量方法,可获得与常规测量方法的光谱数据相同、且信噪比增大的等效光谱。     

基于NIRS技术的食用醋品牌溯源研究

以四种品牌152组食用醋样品为研究对象,采用漫反射与透射两种近红外光谱采集模式分别进行光谱数据采集,并以此建立了食用醋品牌溯源模型,重点考察光谱采集模式、光谱预处理方法等对溯源模型精度的影响。结果表明,选取114组样品为训练集,原始光谱数据经过多元散射校正、二阶求导预处理后,采用偏最小二乘判别分析法(PLS1-DA)建立的食用醋NIRS品牌溯源模型,对38组测试集样品进行预测,透射光谱模型的决定系数(R2)、校准均方根误差(root-mean-square error of calibration, RMSEC)、预测均方根误差(root-mean-square error of prediction, RMSEP)分别为0.92,0.113,0.127,正确识别率为76.32%;漫反射光谱模型R2,RMSEC,RMSEP分别为0.97,0.102,0.119,正确识别率为86.84%。由此说明,近红外光谱结合PLS1-DA可以用来建立食用醋品牌溯源模型,且漫反射光谱模型预测效果更好。     

近红外光谱法快速无损识别普通、高油、超高油玉米籽粒

以75粒普通玉米、72粒高油玉米和73粒超高油玉米共计220粒玉米籽粒样品为实验材料,通过玉米籽粒的近红外光谱结合主成分信息提取技术建立了不同油分含量的玉米籽粒样品的BPANN识别模型.为考察模型的实际应用效果,连续10次随机划分样品集,每次在各类别玉米籽粒中随机选取4/5作为建模集,剩余1/5作为预测集,选择光谱信息的第2～15个主成分作为网络输入,样品以3个类别值-1,0,1作为目标输出,10次建模的学习识别率均达到100%.以所建BPANN模型对预测集样品进行分类识别,普通玉米、高油玉米和超高油玉米籽粒平均正确识别率分别为99.33%,97.88%和91.43%,总体正确识别率平均达到95%以上.研究结果表明BP人工神经网络近红外光谱法建立玉米籽粒识别模型可对不同油分含量的玉米籽粒进行快速、无损识别,对于玉米籽粒的选育工作具有一定的指导意义.另外还探讨了选择主成分建模对不同油分含量的玉米籽粒种类识别效果的影响,结果显示具有方差贡献率99%以上的光谱第一主成分参与建模,对模型预测效果有负影响,说明不同主成分包含的区分普通、高油与超高油玉米籽粒的分类信息不同,因此近红外光谱法建立样品分类识别模型时选择不同主成分建模是有必要的.