[發(fā)明專利]基于近紅外光譜與信息處理的玉米品種鑒別方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201010162316.2
• 申請日: 2010-04-28
• 公開（公告）號: CN101819141A
• 公開（公告）日: 2010-09-01
• 發(fā)明（設計）人: 王徽蓉;李衛(wèi)軍;陳新亮
• 申請（專利權）人: 中國科學院半導體研究所
• 主分類號: G01N21/35
• 分類號: G01N21/35;G06N99/00
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 周國城

技術領域

本發(fā)明涉及玉米品種的鑒別技術領域，特別是一種基于近紅外光譜與 信息處理的玉米品種鑒別方法。

背景技術

現(xiàn)有的農作物品種鑒別方法有形態(tài)學方法、熒光掃描鑒定法、化學鑒 定法和電泳鑒定法等。形態(tài)學方法所需鑒別時間長，且精度不高；熒光掃 描鑒定法、化學鑒定法和DNA分子標記鑒定法鑒別精度高，但所需時間 長，且鑒別成本較高，過程煩瑣，因而不適宜對樣品進行批量分析及快速 鑒定。

近紅外光譜是指在近紅外取的吸收光譜，波長范圍780nm～2500nm， 近紅外光譜可以反映出樣品中有機分子含氫基團的特征信息，因此可以用 近紅外光譜分析對化合物中C-H、O-H、N-H等含氫原子團進行定量分析， 進一步可以利用近紅外光譜來鑒別農作物品種。

另外，近紅外光譜具有穿透力強，不會對人體產生傷害，對環(huán)境沒有 污染以及高效快速，采集近紅外光譜等操作無須專業(yè)人士等優(yōu)點。

陳建等在光譜學與光譜分析雜志上發(fā)表的《基于近紅外光譜技術和人 工神經(jīng)網(wǎng)絡的玉米品種鑒別方法研究》，以及李曉麗等在光譜學與光譜分 析雜志上發(fā)表的《基于可見/近紅外光譜的水稻品種快速鑒別研究》均提 到了使用近紅外光譜與主成分分析的鑒別方法，但是，所用的主成分分析 的分析方法只能適用于品種種類數(shù)目比較少的情況下。

為此，根據(jù)玉米種子光譜數(shù)據(jù)的特點，本發(fā)明提出了改進方法，在保 證準確率的前提下將之推廣到種類數(shù)目較多的情況。

發(fā)明內容

(一)要解決的技術問題

有鑒于此，本發(fā)明的主要目的是為了提供一種快速高效、無污染、不 會對人體產生傷害，無須專業(yè)人士即可實現(xiàn)的基于近紅外光譜與信息處理 的玉米品種鑒別方法，并改進現(xiàn)有方法只能在種類數(shù)目較少的情況下鑒別 的缺點。

(二)技術方案

為達到上述目的，本發(fā)明提供了一種基于近紅外光譜與信息處理的玉 米品種鑒別方法，該方法包括：

獲取光譜數(shù)據(jù)；

對訓練樣本集進行歸一化主成分分析，并根據(jù)樣本點在主軸上的散布 情況調整主成分的權重；

訓練得到的變換矩陣轉置后與待測樣本相乘并由權重系數(shù)進行加權， 得到測試樣本的樣本特征；以及

使用最近鄰分類方法為分類器進行分類；

其中，所述的歸一化主成分分析，是將樣本主成分分析得到的各主成 分進行平方根歸一化，具體包括：首先得到訓練數(shù)據(jù)集合x_j，j＝1，...，s的 協(xié)方差矩陣C_x，其中s為訓練數(shù)據(jù)集合的個數(shù)，然后求出C_x從大到小排列 的特征值λ_k以及滿足條件ulTuk=1,l=k0,l≠k]]>的特征向量u_k，然后令 為新的特征向量，將u′_k按照λ_k的大小降序排列，并將其作為列 組成歸一化主成分分析的變換矩陣U，得到樣本的特征數(shù)據(jù)為：y_i＝U^Tx_i， 主成分數(shù)目：25～35；