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玉米是世界主要粮食作物之一,使用不符合国家标准的劣质种子将严重影响玉米作物产量,如何快速准确高效鉴别劣质玉米种子亟待解决。采用高光谱图像系统获取900粒“豫安三号”玉米种子的900～1 700 nm光谱曲线,其中训练集和测试集比例为3∶2,分别为540粒和360粒。利用电鼓风式烘干箱对种子损伤处理,获得不同损伤程度的玉米种子样本,采集光谱后完成发芽试验,以此判别种子活力。为提高信噪比,截取963.27～1698.75 nm范围内的玉米种子光谱波段作为有效波段;采用标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)两种预处理方式对原始光谱数据预处理,并采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)两种特征波段提取算法对预处理后的光谱数据提取特征波段,波长反射率作为输入矩阵X,预设样本类别作为输出矩阵Y;最后采用支持向量机(SVM)模型建模分析,研究结果表明：MSC-CARS-SVM模型为最佳模型,模型识别成功率为98.33%,其Kappa系数为0.985。在此基础上,采用遗传算法(GA)对SVM中惩罚系数c和核函数参数g寻优,模型准确率提升至100%,可实现对热损伤劣质玉米种... 相似文献
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