【摘 要】
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为了检测鸡种蛋孵化前期胚胎发育情况,构建了高光谱图像采集系统,在400～1000nm范围内获取90枚种蛋孵化前3天的高光谱透射图像。通过独立分量方法对高光谱数据进行分析降维,优
【基金项目】
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国家自然科学基金(31101282);中央高校基本科研业务费专项资金(KYZ201120);农业部948项目(2011-S10);江苏省普通高校研究生科研创新计划资助(CXZZ12_0275)
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为了检测鸡种蛋孵化前期胚胎发育情况,构建了高光谱图像采集系统,在400～1000nm范围内获取90枚种蛋孵化前3天的高光谱透射图像。通过独立分量方法对高光谱数据进行分析降维,优选出571、614、661、691和716nm共5个特征波长,提取每个波长下的光谱平均值和标准偏差,获得每个样品10个特征变量。为了消除变量之间相关性,利用主成分分析提取了4个主成分变量,在此基础上构建了学习向量量化（LVQ）神经网络判别模型。验证性试验均表明该模型具有较高的稳定度（变异系数为1.7）,对第1,2,3天的测试样本判别
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