【摘 要】
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采用可见近红外光谱技术进行白菜籽品种识别研究。利用主成分分析方法将白菜籽的可见近红外光谱数据压缩成3个主成分得分变量后,进行聚类分析,准确地识别出鑫丰70、青麻叶和
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采用可见近红外光谱技术进行白菜籽品种识别研究。利用主成分分析方法将白菜籽的可见近红外光谱数据压缩成3个主成分得分变量后,进行聚类分析,准确地识别出鑫丰70、青麻叶和山东五号3个品种,错判率为8.89%。结果表明:应用可见近红外光谱技术、主成分分析和聚类分析方法进行白菜籽品种识别是可行的。
Study on the Identification of Brassica campestris L. Using Near Infrared Spectroscopy. Principal component analysis (PCA) was used to compress the visible near-infrared (NIR) spectral data of the Chinese cabbage seed into three principal component score variables. Cluster analysis was conducted to identify three varieties of Xinfeng 70, Sesame, and Shandong V. Judgment rate of 8.89%. The results showed that it is feasible to identify the varieties of cabbage using visible near infrared spectroscopy, principal component analysis and cluster analysis.
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