基于光声光谱结合LS-SVR的稻种活力快速无损检测方法研究
传统活力检测方法存在操作复杂、耗时长、可重复性差、对种子造成损伤且不可逆等不足,基于此,提出一种基于光声光谱结合最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)的稻种活力快速、无损检测方法.在温度为45℃、相对湿度为90％的条件下,对南粳46(粳稻)和内5优8015(杂交稻)进行高温高湿人工老化处理,依次老化0,24,48,72,96 h,获得不同活力的稻种;采集2类稻种光声光谱数据,总计100份,其中校正集样本60个,预测集样本40个;采用小波包对原始光谱数据进行预处理,通过协方差分析和主成分分析(PCA)对光谱进行降维;分别通过偏最小二乘回归(PLSR)、反向传播神经网络(BPNN)和LS-SVR建立稻种活力预测模型.其中,采用协方差分析结合LS-SVR建立的模型性能最优,该模型不仅适用于单一稻种,而且适用于不同种类稻种活力的预测.研究表明,采用光声光谱技术结合LS-SVR对稻种活力进行测定是可行的,且所建模型在稻种活力预测方面具有较好的预测精度,为便携式水稻活力光声光谱仪的研制提供了理论依据.
光谱学、光声光谱、稻种、活力、小波包、最小二乘支持向量机回归
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S511;S339.3+1;TH744.1(禾谷类作物)
国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项;江苏省自然科学基金青年项目;远程测控技术江苏省重点实验室开放基金
2015-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
272-281
