【摘 要】
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为了实现航天育种番茄不同品种的快速光谱鉴别,采用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析,并将小波变换用于对大量光谱数据的压缩,同时结合神经网络建立了番茄品种鉴别模型。
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为了实现航天育种番茄不同品种的快速光谱鉴别,采用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析,并将小波变换用于对大量光谱数据的压缩,同时结合神经网络建立了番茄品种鉴别模型。该模型将压缩后的数据作为神经网络的输入,加速了神经网络的训练速度。通过对太空育种突变株M1和M2及其亲本番茄品种的共105个番茄叶片样本建立训练模型,并用每个品种15个样本,共45个番茄叶片的样本进行预测。结果表明,用该方法对航天育种番茄不同品种的鉴别正确率达到97.8%。说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为航天育种番茄不同品种的快速鉴
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