【摘要】：玉米的單倍體鑒別技術(shù)對玉米單倍體育種技術(shù)非常重要。近紅外光譜分析技術(shù)以其操作簡便,可在線分析監(jiān)測,速度快,無損,測試成本低等特點在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域備受關(guān)注,應(yīng)用廣泛。實驗首先通過美國JDSU公司的近紅外光譜儀采集由國家玉米改良中心提供的玉米種子單倍體、多倍體的近紅外光譜數(shù)據(jù),然后對獲得的原始數(shù)據(jù)做平滑(smoothing)、一階導(dǎo)(first derivative,FD)和矢量歸一化(vector normalization,VN)預(yù)處理以消除其噪聲影響,再采用核函數(shù)為高斯核函數(shù)(Gaussian kernel function)的核主成分分析(kernel principal components analysis,KPCA)的方法將玉米種子的近紅外光譜數(shù)據(jù)映射到高維空間中,并對映射后的數(shù)據(jù)做非線性特征提取,然后應(yīng)用支持向量機(support vector machines,SVM)對提取的玉米種子單倍體、多倍體光譜數(shù)據(jù)的非線性特征建立分類模型,最后輸入測試數(shù)據(jù)進(jìn)行玉米單倍體、多倍體的分類鑒別測試,預(yù)測玉米種子是否是單倍體。設(shè)計了兩組對比試驗,其正確識別率的平均值分別達(dá)到95%和93.57%。在該實驗中,基于KPCA的玉米單倍體識別算法的性能表現(xiàn)較好、識別率較高。通過兩組對比實驗,證明了玉米種子的近紅外光譜數(shù)據(jù)更適于先將其映射于高維空間中進(jìn)行特征提取,再對提取的特征進(jìn)行建模、分類分析。該實驗為玉米單倍體識別技術(shù)提供了新的思路和方法。

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本文編號：2728510