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轉基因水稻及其親本葉片的可見/近紅外光譜分析
摘要：應用可見/近紅外光譜技術實現(xiàn)了轉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,其預測集的正確率達到87.27％.在定量分析中,各模型的最優(yōu)結果均來自經(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值預測模型為SPA-LS-SVM,其相關系數(shù)(r)和預測均方根誤差(RMSEP)分別為0.902 2和1.312 1,獲得了滿意的結果.這說明提出的.SPA-LS-SVM方法能快速識別轉基因水稻葉片并對SPAD值進行準確預測,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： 浙江大學生物系統(tǒng)工程與食品科學學院,浙江杭州,310058 期 刊： 光譜學與光譜分析 ISTICEISCIPKU Journal： Spectroscopy and Spectral Analysis 年，卷(期)： 2012, 32(2) 分類號： O657.3 關鍵詞： 可見/近紅外光譜 轉基因水稻葉片 葉綠素含量 連續(xù)投影算法 偏最小二乘-支持向量機 機標分類號： S51 S18 機標關鍵詞： 轉基因水稻 親本 水稻葉片 近紅外光譜分析 Rice Leaves 鑒別模型 LS-SVM SPAD值 準確預測 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 預測模型 有效波長 相關系數(shù) 基金項目： 國家科技支撐計劃項目 轉基因水稻及其親本葉片的可見/近紅外光譜分析[期刊論文] 光譜學與光譜分析 --2012, 32(2)朱文超 成芳應用可見/近紅外光譜技術實現(xiàn)了轉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％,同時應用連續(xù)投影算法(SPA)提取有效波長,建立SPA-LS-SVM鑒別...【轉基因水稻及其親本葉片的可見/近紅外光譜分析】相關文章：
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