【摘 要】
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针对种子发芽率检测常用方法操作复杂、周期长、受种子休眠期影响等问题,提出了一种基于特征光谱和广义回归神经网络（GRNN）的糙米发芽率快速检测方法。在温度为45℃、湿度为90%
【机 构】
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南京农业大学工学院江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室,远程测控技术江苏省重点实验室,南京农业大学农学院作物遗传与种质创新国家重点实验室
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针对种子发芽率检测常用方法操作复杂、周期长、受种子休眠期影响等问题,提出了一种基于特征光谱和广义回归神经网络（GRNN）的糙米发芽率快速检测方法。在温度为45℃、湿度为90%的条件下,对稻种进行高温高湿人工老化,老化时间为0、24、48、72、96、120、144、168 h;人工去壳处理后,采集近红外光谱数据,将160份糙米样品的光谱分为校正集（120份）和预测集（40份）;采用标准正态变换（SNV）、一阶导数（FD）对光谱数据进行预处理,提取特征波长,分析不同建模方法和不同贡献率的特征波长对模型的影响
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