文献类型：期刊文章

作　　者：黄华军[1] 严衍禄[1] 申兵辉[1] 刘哲[1] 顾建成[2] 李绍明[1] 朱德海[1] 张晓东[1] 马钦[1] 李林[1] 安冬[1]

机构地区：[1]中国农业大学信息与电气工程学院,北京100083 [2]北京金色农华种业科技有限公司,北京100080

出　　处：《光谱学与光谱分析》

基　　金：国家公益性行业科研专项项目(201203052);北京市科技计划项目(D131100000413002);大北农青年学者研究计划项目(1081-2413001)资助

年　　份：2014

卷　　号：34

期　　号：5

起止页码：1253-1258

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20142117744414)、IC、INSPEC、JST、PUBMED、RCCSE、RSC、SCI(收录号：WOS:000337932900021)、SCI-EXPANDED(收录号：WOS:000337932900021)、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以不同产地和年份的农华101(NH101)玉米杂交种和母本种子为对象,研究了鉴别玉米杂交种子纯度的近红外光谱分析方法。光谱采集时间跨度达10个月,运用傅里叶变换(FT)近红外光谱仪器,在不同季节用23天(分五个时间段)采集了这些样品共920条玉米单子粒近红外漫反射光谱。全部原始光谱用移动窗口平均、一阶差分导数和矢量归一化进行预处理,使用主成分分析(PCA)方法和线性判别分析(LDA)方法降维,采用仿生模式识别(BPR)方法建立模型。通过对光谱预处理校正光谱失真,使样品光谱集在特征空间分布的范围收缩,相对距离增大了近70倍,实现了母本和杂交种子的鉴别。通过代表性样品的选择,提高了模型对光谱采集时间、地点、环境等条件变动的应变能力,也提高了模型对样品种子制种时间与地点变动的应变能力,增强了模型的稳健性,使测试集玉米单子粒杂交种和母本种子的平均正确识别率达到95%以上,而平均正确拒识率也达到85%以上。

关 键 词：近红外光谱分析 玉米杂交种 纯度鉴别  仿生模式识别

分 类 号：O657.3]