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轉(zhuǎn)基因水稻及其親本葉片的可見/近紅外光譜分析
摘要：應(yīng)用可見/近紅外光譜技術(shù)實現(xiàn)了轉(zhuǎn)基因水稻葉片的快速識別和葉綠素含量(SPAD)的快速檢測.建立偏最小二乘-支持向量機(LS-SVM)鑒別模型,校正集的正確率為100％,同時應(yīng)用連續(xù)投影算法(SPA)提取有效波長,建立SPA-LS-SVM鑒別模型,只用了全變量的0.3％進行建模,其預(yù)測集的正確率達到87.27％.在定量分析中,各模型的最優(yōu)結(jié)果均來自經(jīng)過正交信號校正(OSC)的光譜數(shù)據(jù),經(jīng)過SPA處理后的模型均優(yōu)于最優(yōu)的全波段PLS模型,說明SPA是一種有效的波長選擇方法.最優(yōu)SPAD值預(yù)測模型為SPA-LS-SVM,其相關(guān)系數(shù)(r)和預(yù)測均方根誤差(RMSEP)分別為0.902 2和1.312 1,獲得了滿意的結(jié)果.這說明提出的.SPA-LS-SVM方法能快速識別轉(zhuǎn)基因水稻葉片并對SPAD值進行準(zhǔn)確預(yù)測,為實現(xiàn)大田活體鑒別與連續(xù)監(jiān)測提供了新方法. 作者： 朱文超 成芳 Author： ZHU Wen-chao CHENG Fang 作者單位： 浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院,浙江杭州,310058 期 刊： 光譜學(xué)與光譜分析 ISTICEISCIPKU Journal： Spectroscopy and Spectral Analysis 年，卷(期)： 2012, 32(2) 分類號： O657.3 關(guān)鍵詞： 可見/近紅外光譜 轉(zhuǎn)基因水稻葉片 葉綠素含量 連續(xù)投影算法 偏最小二乘-支持向量機 機標(biāo)分類號： S51 S18 機標(biāo)關(guān)鍵詞： 轉(zhuǎn)基因水稻 親本 水稻葉片 近紅外光譜分析 Rice Leaves 鑒別模型 LS-SVM SPAD值 準(zhǔn)確預(yù)測 快速識別 正確率 正交信號校正 選擇方法 支持向量機 葉綠素含量 偏最小二乘 均方根誤差 預(yù)測模型 有效波長 相關(guān)系數(shù) 基金項目： 國家科技支撐計劃項目 轉(zhuǎn)基因水稻及其親本葉片的可見/近紅外光譜分析[期刊論文] 光譜學(xué)與光譜分析 --2012, 32(2)朱文超 成芳應(yīng)用可見/近紅外光譜技術(shù)實現(xiàn)了轉(zhuǎn)基因水稻葉片的快速識別和葉綠素含量(SPAD)的快速檢測.建立偏最小二乘-支持向量機(LS-SVM)鑒別模型,校正集的正確率為100％,同時應(yīng)用連續(xù)投影算法(SPA)提取有效波長,建立SPA-LS-SVM鑒別...【轉(zhuǎn)基因水稻及其親本葉片的可見/近紅外光譜分析】相關(guān)文章：
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