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转基因水稻及其亲本叶片的可见/近红外光谱分析
摘要：应用可见/近红外光谱技术实现了转基因水稻叶片的快速识别和叶绿素含量(SPAD)的快速检测.建立偏最小二乘-支持向量机(LS-SVM)鉴别模型,校正集的正确率为100％,同时应用连续投影算法(SPA)提取有效波长,建立SPA-LS-SVM鉴别模型,只用了全变量的0.3％进行建模,其预测集的正确率达到87.27％.在定量分析中,各模型的最优结果均来自经过正交信号校正(OSC)的光谱数据,经过SPA处理后的模型均优于最优的全波段PLS模型,说明SPA是一种有效的波长选择方法.最优SPAD值预测模型为SPA-LS-SVM,其相关系数(r)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.902 2和1.312 1,获得了满意的结果.这说明提出的.SPA-LS-SVM方法能快速识别转基因水稻叶片并对SPAD值进行准确预测,为实现大田活体鉴别与连续监测提供了新方法. 作者： 朱文超 成芳 Author： ZHU Wen-chao CHENG Fang 作者单位： 浙江大学生物系统工程与食品科学学院,浙江杭州,310058 期 刊： 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal： Spectroscopy and Spectral Analysis 年，卷(期)： 2012, 32(2) 分类号： O657.3 关键词： 可见/近红外光谱 转基因水稻叶片 叶绿素含量 连续投影算法 偏最小二乘-支持向量机 机标分类号： S51 S18 机标关键词： 转基因水稻 亲本 水稻叶片 近红外光谱分析 Rice Leaves 鉴别模型 LS-SVM SPAD值 准确预测 快速识别 正确率 正交信号校正 选择方法 支持向量机 叶绿素含量 偏最小二乘 均方根误差 预测模型 有效波长 相关系数 基金项目： 国家科技支撑计划项目 转基因水稻及其亲本叶片的可见/近红外光谱分析[期刊论文] 光谱学与光谱分析 --2012, 32(2)朱文超 成芳应用可见/近红外光谱技术实现了转基因水稻叶片的快速识别和叶绿素含量(SPAD)的快速检测.建立偏最小二乘-支持向量机(LS-SVM)鉴别模型,校正集的正确率为100％,同时应用连续投影算法(SPA)提取有效波长,建立SPA-LS-SVM鉴别...【转基因水稻及其亲本叶片的可见/近红外光谱分析】相关文章：
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