玉米种子活力近红外光谱智能检测方法研究

摘要：

为了实现玉米种子活力的快速无损检测,提出利用近红外光谱和BP神经网络来建立玉米种子活力智能检测模型.首先通过人工老化将样本按老化程度分为3种级别,采集样本的近红外光谱.分别通过卷积平滑(S-G)和多元散射校正(MSC)及二者组合的方法消除光谱噪声和去除奇异光谱.然后分别用主成分分析(PCA)和离散多带小波变换(DWT)提取光谱特征,作为BP神经网络的输入.依据预处理及特征提取的不同构建出6种BP神经网络种子活力检测模型.试验结果表明,组合预处理方法与主成分分析特征提取结合构建的模型最优,其识别的准确率为95.0％,平均识别时间为26.25ms.研究结果为玉米种子活力的快速无损检测提供了理论依据和实用方法.

关键词：近红外光谱、主成分分析、离散小波变换、BP神经网络、玉米、种子活力

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资助基金：农业部引进国际先进农业科学技术计划"948计划"2008-Z24;黑龙江省教育厅科学技术研究项目12531468

在线出版日期：2013-09-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：957-961