换一批基于近红外光谱的冬小麦籽粒蛋白质含量检测
Detection of grain protein content in winter wheat based on near infrared spectroscopy
摘要冬小麦籽粒蛋白质含量(GPC)是评价冬小麦品质的主要指标,为了研究不同建模方法对GPC检测的影响,本研究对冬小麦籽粒的近红外原始光谱进行S-G平滑、基线校正和多元散射校正等预处理,利用连续投影算法(SPA)提取冬小麦GPC的重要光谱波段,并结合偏最小二乘回归(PLSR)、主成分回归(PCR)、支持向量机(SVM)和多元线性回归(MLR)建立GPC的光谱预测模型,并综合比较模型的适用性.结果表明:经过SPA提取的特征波段为1801、1010、1109、2284、2219、2239、871、1361、1925、1849和1456 nm;模型评价方面,利用特征波段建立的SVM模型效果较好,其中校正均方根误差(RMSEC)和R2分别为0.2481和0.9760,验证均方根误差(RMSEP)和R2分别为0.3587和0.9581.研究表明,SPA+SVM预测模型在一定程度上能够实现冬小麦籽粒蛋白质的快速、无损检测.
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DOI
10.13292/j.1000-4890.201804.026
发布时间
2018-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金项目（31371572和31201168）；
山西省科学技术发展计划项目（201603D221037-3）；
山西省回国留学人员重点科研项目（2014-重点4）；
山西省科技攻关项目（20150311002-4）
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