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基于近红外光谱的商品玉米品种快速鉴别方法
Fast Discrimination of Commerical Corn Varieties Based on Near Infrared Spectra

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邬文锦 1   王红武 2   陈绍江 2   郭婷婷 3   王守觉 3   苏谦 1   孙明 1   安冬 1 *  
文摘 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.
其他语种文摘 The existing methods for the discrimination of varieties of commodity corn seed are unable to process batch data and speed up identification, and very time consuming and costly. The present paper developed a new approach to the fast discrimination of varieties of commodity corn by means of near infrared spectral data. Firstly, the experiment obtained spectral data of 37 varieties of commodity corn seed with the Fourier transform near infrared spectrometer in the wavenumber range from 4 000 to 12 000 cm~(-1). Secondly, the original data were pretreated using statistics method of normalization in order to eliminate noise and improve the efficiency of models. Thirdly, a new way based on sample standard deviation was used to select the characteristic spectral regions, and it can search very different wavenumbers among all wavenumbers and reduce the amount of data in part. Fourthly, principal component analysis (PCA) was used to compress spectral data into several variables, and the cumulate reliabilities of the first ten components were more than 99.98%. Finally, according to the first ten components, recognition models were established based on BPR. For every 25 samples in each variety, 15 samples were randomly selected as the training set. The remaining 10 samples of the same variety were used as the first testing set, and all the 900 samples of the other varieties were used as the second testing set. Calculation results showed that the average correctness recognition rate of the 37 varieties of corn seed was 94.3%. Testing results indicate that the discrimination method had higher precision than the discrimination of various kinds of commodity corn seed. In short, it is feasible to discriminate various varieties of commodity corn seed based on near infrared spectroscopy and BPR.
来源 光谱学与光谱分析 ,2010,30(5):1248-1251 【核心库】
DOI 10.3964/j.issn.1000-0593(2010)05-1248-04
关键词 近红外光谱 ; 仿生模式识别 ; 玉米商品籽粒 ; 品种鉴别
地址

1. 中国农业大学信息与电气工程学院, 北京, 100083  

2. 中国农业大学国家玉米改良中心, 中国农业大学国家玉米改良中心, 北京, 100094  

3. 中国科学院半导体研究所, 北京, 100083

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1000-0593
学科 化学
基金 国家自然科学基金项目 ;  国家教育部高等学校博士学科点专项科研基金 ;  国家科技支撑计划项目 ;  国家现代玉米产业技术体系建设专项资金
文献收藏号 CSCD:3913725

参考文献 共 18 共1页

1.  李尚禹. RAPD技术在东北地区玉米品种鉴别上的应用. 分子科学学报,2007,23(3):220 被引 5    
2.  丁念亚. 近红外漫反射光谱在中药分类及真伪鉴别中的应用. 计算机与应用化学,2008,25(4):499 被引 15    
3.  赵杰文. 支持向量机在苹果分类的近红外光谱模型中的应. 农业工程学报,2007,23(4):149 被引 28    
4.  严衍禄. 近红外光谱分析基础与应用,2005 被引 319    
5.  陆婉珍. 现代近红外光谱分析技术, 第2版,2007 被引 75    
6.  韩亮亮. 近红外光谱技术在燕麦种子活力测定中的应用研究. 红外与毫米波学报,2008,27(2):86 被引 41    
7.  黄敏. 基于可见—近红外光谱技术的家蚕蚕种鉴别方法的研究. 红外与毫波学报,2006,25(5):342 被引 15    
8.  王铁固. 近红外反射光谱测定玉米完整子粒蛋白质和淀粉含量的校正模型. 玉米科学,2008,16(3):57 被引 10    
9.  孙国明. 近红外光谱技术在独活属药用植物分类中的应用. 中国中药杂志,2006,31(23):1996 被引 5    
10.  郝勇. 复杂样品近红外光谱定量分析模型的构建方法. 高等学校化学学报,2009,30:28 被引 19    
11.  方利民. 基于独立分量和神经网络的近红外多组分分析方法. 分析化学,2008,36(6):815 被引 20    
12.  张卉. 光谱实验室,2007,24(3):380 被引 2    
13.  陈建. 基于近红外光谱技术和人工神经网络的玉米品种鉴别方法研究. 光谱学与光谱分析,2008,28(8):1806 被引 18    
14.  Tesfaye M Baye. Journal of Cereal Science,2006,43:236 被引 10    
15.  王守觉. 仿生模式识别(拓扑模式识别)--一种模式识别新模型的理论与应用. 电子学报,2002,30(10):1417 被引 100    
16.  王守觉. 人工神经网络的多维空间几何分析及其理论. 电子学报,2002,30(1):1 被引 62    
17.  褚小立. 近红外分析中光谱预处理及波长选择方法进展与应用. 化学进展,2004,16(4):528 被引 337    
18.  曹宇. 一种新型双权值人工神经元网络的数据拟合研究. 电子学报,2004,32(10):1671 被引 9    
引证文献 11

1 覃鸿 基于DPLS特征提取的LDA方法在玉米近红外光谱定性分析中的应用 光谱学与光谱分析,2011,31(7):1777-1781
被引 9

2 张文海 FT-IR结合SIMCA法识别糯米产地 食品科学,2012,33(8):225-228
被引 4

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