【摘 要】
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文章提出了一种利用近红外光谱技术与人工神经网络结合鉴别玉米品种的快速、无损的方法。收集3种常见东北种植的玉米品种共150个样本作为样本,在4000~10002cm-1范围内采集近
【基金项目】
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黑龙江省教育厅科研项目;项目名称:基于光谱分析与神经网络的玉米品种识别技术的应用研究;项目编号:12541592
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文章提出了一种利用近红外光谱技术与人工神经网络结合鉴别玉米品种的快速、无损的方法。收集3种常见东北种植的玉米品种共150个样本作为样本,在4000~10002cm-1范围内采集近红外漫反射光谱样本。经过卷积平滑法(Savitky-Golay)和去趋势校正预处理后,对数据进行主成分分析,再结合人工神经网络技术进行品种鉴别。模型对建模集120个样本鉴别率为100%,对预测集30个样本的鉴别率为100%。实验结果说明该方法能快速无损地鉴别玉米种子品种,为玉米种子的品种鉴别提供了一种新方法。
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