【摘要】：本文運用太赫茲時域光譜技術(shù)對苜蓿牧草種子的光譜特性進行了測試,結(jié)合多種多元統(tǒng)計方法對牧草品種進行了鑒定識別。在此基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)模型的優(yōu)化進行研究,并結(jié)合樣品的化學組成含量和統(tǒng)計方法進行了機理的探討與分析,最后對數(shù)據(jù)庫建立的可行性進行了研究。1.利用透射式太赫茲時域光譜系統(tǒng)對苜蓿牧草種子進行了實驗測試,發(fā)現(xiàn)在頻域譜所確定的有效頻率范圍內(nèi),吸收系數(shù)和折射率譜都存在著差異,但是差異性較小無法作為有效的鑒別依據(jù)和判別標準,所以為了建立一種牧草鑒別的判別標準,本文結(jié)合多種統(tǒng)計分析的方法對光譜數(shù)據(jù)進行更加深入的分析。2.首先結(jié)合偏最小二乘法對草原2號、草原3號、甘農(nóng)3號、甘農(nóng)4號、甘農(nóng)7號和甘農(nóng)8號這6種同年份樣品進行模型建立,得出折射率數(shù)據(jù)可以使預測精度更高,因此選擇預測精度較高的折射率數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)聚類分析的計算,結(jié)果表明這種方法可以將草原和甘農(nóng)這兩個系列進行有效的分離,但這種分離同樣無法作為鑒別標準。3.為了能更好的對牧草品種進行分類,本文通過3種偏最小二乘法得到各自預測精度最優(yōu)的頻段,然后對所選的頻段下的數(shù)據(jù)進行分類效果的檢驗,結(jié)果表明預測精度越高,分類的效果越好。4.本文結(jié)合主成分分析和牧草種子的生物化學特性對太赫茲時域光譜技術(shù)探測物質(zhì)的機理進行了初步的探索。通過分析,本文認為牧草種子及種間差異的主要影響因素是蛋白質(zhì)含量,其他組分也有一定的影響。5.最后,為了建立苜蓿牧草種子的數(shù)據(jù)庫,本文用兩種判別分析分別建立數(shù)據(jù)庫模型,并用這兩個模型對未知品種進行判別分類,結(jié)果顯示,兩種方法對未知品種的分類結(jié)果完全相同,正確率達到了87.5%,這就表明利用判別分析這種統(tǒng)計方法是可以建立苜蓿牧草種子數(shù)據(jù)庫的,這對于苜蓿牧草的大數(shù)據(jù)庫建立打下了一定的基礎(chǔ),也指明了一種較為可行的方向。
【圖文】：

圖 1.1 4 類炸藥的特征權(quán)值譜線Fig. 1.1 Characteristic weight of four kinds of explosive圖 1.2 所示，，2010 年曹丙花等人利用太赫茲時域光譜技術(shù)及主成分分析和馬氏判別法對紡織材料進行鑒別分類，分析結(jié)果表明，利用太赫茲時域光譜技術(shù)和主成分分析方法進行紡織品鑒別是可行的[12]。圖 1.2 五種紡織品材料的主成分得分分類圖Fig. 1.2 Separating the five fibers by using the first two PCs2015 年，Hongyi Ge、Yuying Jiang 等人利用太赫茲時域光譜對小麥進行了鑒

圖 1.2 五種紡織品材料的主成分得分分類圖Fig. 1.2 Separating the five fibers by using the first two Pongyi Ge、Yuying Jiang 等人利用太赫茲時域光譜最小二乘法將 8 種小麥進行了分類，結(jié)果如圖 1.[13]。圖 1.3 8 種小麥的偏最小二乘法計算結(jié)果g. 1.3 The results of partial least squares for 8 kinds of w
【學位授予單位】：中國石油大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：O657.3;S54

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本文編號：2702850