基于近红外光谱的商品玉米品种快速鉴别方法

现有的玉米种子品种鉴别方法检测时间长, 费用高, 不易大批量快速鉴别. 提出了一种基于近红外光谱数据快速鉴别商品玉米品种的新方法. 先使用傅里叶变换近红外光谱仪获得从4 000到12 000 cm~(-1)波段范围的37个商品玉米品种籽粒的漫反射光谱数据. 对原始光谱进行矢量归一化预处理以消除噪声干扰, 为了找到玉米品种籽粒的光谱特征波段, 提出一种基于标准差的方法, 进而对寻找到的玉米籽粒特征波段光谱做主成分分析(PCA), 取能反映玉米品种99.98%光谱信息的前10个主成分. 最后使用仿生模式识别 (BPR)方法建立了37个玉米品种鉴别模型, 对于每个品种的25个样本, 随机挑选15个样本作为训练样本, 其余10个样本作为第一测试集, 其他品种共900个样本作为第二测试集. 该鉴别模型对于37个玉米品种的平均正确识别率为94.3%. 该方法的进一步研究有利于建立以近红外光谱为基础的物理指纹品种鉴别技术

实用化商品玉米籽粒的近红外光谱品种判别方法研究

近年来利用近红外光谱进行农作物品种判别成为农产品检测的一个新兴方向. 该文提出一种基于近红外光谱的新的实用化商品玉米品种判别系统,此系统既能对系统学习过的品种做出准确判别也能对未学习过的品种做出准确拒识. 首先采用一阶导数法对原始光谱进行预处理,光谱数据经主成分分析后,根据仿生模式识别理论建立判别模型. 在建立模型时文章使用了基于二维单形的Ψ-3神经元作为覆盖单元,并提出了包含指数的概念以辅助判定样品的唯一归属. 测试结果表明,该系统对参与建模的品种有较强的判别能力,即使建模品种达到34个时系统平均正确判别率仍达到91.8%. 同时对于未参与建模的品种也有较强的拒识能力,平均正确拒识率达到95%以