典型文献
基于近红外光谱分析的高丹草种子发芽率检测研究
文献摘要：
高丹草中粗蛋白质以及碳水化合物的含量丰富,适合青贮处理.优质的高丹草种子是发展畜牧业十分重要的前提,发芽率是检验种子质量最常规的指标之一,播前种子发芽率检测与筛选十分必要.现阶段采用发芽试验法进行种子发芽率的检测,周期长、成本高.基于此,提出利用近红外光谱对高丹草种子进行发芽率的快速、无损检测.选择适量的高丹草种子样品,采集近红外漫反射光谱,进行一阶导和二阶导预处理以及对比分析R2c,R2p,RESEC和RMSEP.采用支持向量机(SVM)建模,使用MATLAB中调用的LIBSVM软件包来实现SVM训练和检测过程,以检测不同发芽率的高丹草种子.对来自不同省份的100组高丹草种子先剔除种子内的杂物、破损以及不能满足试验条件的种子后,用人工气候培养箱进行种子发芽试验,获得100组种子样本的发芽率,其发芽率分布在41％ ～64％ 的范围.采用美国Unity Scientific 2600XT近红外光谱仪对样本进行光谱扫描.随机分成校正集70份和检验集30份.分别采用一阶导和二阶导进行了高丹草种子光谱的预处理,将预处理之后的数据采用支持向量机的方法建模,并对其参数进行了分析和讨论.结果表明,近红外光谱预测模型训练集相关系数(R2c)和测试集相关系数(R2p)分别为0.94和0.92,校正均方根误差(RMSEC)、预测均方根误差(RMSEP)分别为0.21和0.25,两个产地的高丹草种子数据采用一阶导预处理时模型最优.支持向量机的方法建模采用Rbf核函数,当支持向量机惩罚因子c=2896.3094和核函数g=0.5时,测试集种子发芽率的检测准确率为96.6667％(29/30).该模型预测种子发芽率是可行的,可以作为初步检测高丹草种子发芽率快速无损检测的手段之一,能够有效的促进种子生产.
文献关键词：
近红外光谱;高丹草种子;发芽率;导数法;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
惠云婷;王德成;唐欣;彭要奇;王红达;张海凤;尤泳
作者机构：
中国农业大学工学院 ,北京 100083;山东农业工程学院 ,山东 济南 250100
文献出处：
引用格式：
[1]惠云婷;王德成;唐欣;彭要奇;王红达;张海凤;尤泳-.基于近红外光谱分析的高丹草种子发芽率检测研究)[J].光谱学与光谱分析,2022(02):423-427
A类：
高丹草种子,RESEC,2600XT,Rbf
B类：
近红外光谱分析,种子发芽率,粗蛋白质,碳水化合物,青贮处理,畜牧业,种子质量,漫反射光谱,R2c,R2p,RMSEP,调用,LIBSVM,软件包,检测过程,同省,杂物,试验条件,培养箱,种子发芽试验,子样本,Unity,Scientific,红外光谱仪,导进,光谱预测模型,模型训练,训练集,测试集,RMSEC,种子数,核函数,惩罚因子,检测准确率,测高,快速无损检测,种子生产,导数法
AB值：
0.177807
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