[發明專利]一種基于近紅外光譜技術快速鑒別馬鈴薯發芽特性的方法在審
| 申請號: | 201810092311.3 | 申請日: | 2018-01-30 |
| 公開(公告)號: | CN108344709A | 公開(公告)日: | 2018-07-31 |
| 發明(設計)人: | 興麗;趙慶亮;曹有福;張小燕;韓亞芬;李少萍;郭亞琳;張凡偉;王燕妮 | 申請(專利權)人: | 中國農業機械化科學研究院 |
| 主分類號: | G01N21/3563 | 分類號: | G01N21/3563 |
| 代理公司: | 北京東方芊悅知識產權代理事務所(普通合伙) 11591 | 代理人: | 彭秀麗 |
| 地址: | 100083 北京市朝陽區德*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 馬鈴薯 發芽 近紅外光譜技術 快速鑒別 農產品質量檢測 近紅外區 快速鑒定 綠色環保 模型構建 模型檢測 生理變化 判定 | ||
1.近紅外光譜技術在快速鑒別馬鈴薯發芽特性方法中的應用。
2.一種基于近紅外光譜技術快速鑒別馬鈴薯發芽特性的方法,其特征在于,包括如下步驟:
(1)收集健康馬鈴薯及發芽馬鈴薯樣本,分別將健康馬鈴薯及發芽馬鈴薯樣本分為定標集和驗證集,并分別采集各健康馬鈴薯及發芽馬鈴薯樣本的近紅外光譜信號,獲得定標集光譜信號和驗證集光譜信號;
(2)對采集的健康馬鈴薯及發芽馬鈴薯樣本的近紅外光譜信號進行預處理;
(3)以經過預處理的數據為基礎,建立偏最小二乘法判別分析(PLS-DA)模型,并對所構建的判別分析模型進行評價;
(4)在與步驟(1)相同的采集條件下,采集待測馬鈴薯樣本的近紅外光譜信息,并輸入至步驟(3)中建立的所述判別分析模型中進行判別分析,以快速鑒定待測馬鈴薯樣本的發芽特性。
3.根據權利要求2所述的基于近紅外光譜技術快速鑒別馬鈴薯發芽特性的方法,其特征在于,所述步驟(1)中,所述近紅外光譜采集范圍為12000-4000cm-1,其分辨率為4或8cm-1,掃描次數為32或64次。
4.根據權利要求3所述的基于近紅外光譜技術快速鑒別馬鈴薯發芽特性的方法,其特征在于,所述步驟(1)中,所述近紅外光譜采集步驟中,馬鈴薯樣本采用不透光金屬盒遮蔽,并選擇至少4個不同點進行采集,計算獲得其平均光譜曲線。
5.根據權利要求2-4任一項所述的基于近紅外光譜技術快速鑒別馬鈴薯發芽特性的方法,其特征在于,所述步驟(1)中,所述定標集和驗證集的數量比例為3-4:1。
6.根據權利要求2-5任一項所述的基于近紅外光譜技術快速鑒別馬鈴薯發芽特性的方法,其特征在于,所述步驟(2)中,所述預處理步驟的方式選自基線校正、加權最小二乘基線校正、去趨勢、MSC、SNV、標準化、歸一化方法中的至少一種。
7.根據權利要求2-6任一項所述的基于近紅外光譜技術快速鑒別馬鈴薯發芽特性的方法,其特征在于,所述步驟(3)中,所述建立偏最小二乘判別分析模型的步驟采用留一交互驗證法。
8.根據權利要求7所述的基于近紅外光譜技術快速鑒別馬鈴薯發芽特性的方法,其特征在于,所述步驟(3)中,對所述判別分析模型進行評價的步驟是對所述判別分析模型的精度進行評價。
9.根據權利要求8所述的基于近紅外光譜技術快速鑒別馬鈴薯發芽特性的方法,其特征在于,所述判別分析模型的精度采用識別率和拒絕率為評價指標,所述識別率和拒絕率為0.85-1.00時,所述判別分析模型有效,所述識別率和拒絕率越接近1.00,所述判別分析模型的精度越高。
10.權利要求2-9任一項所述的基于近紅外光譜技術快速鑒別馬鈴薯發芽特性的方法在馬鈴薯質量檢測領域中的應用。
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