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基于近红外光谱技术,科学岛团队提出水稻种子内部裂纹检测方法

 仪山愚公

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在农业生产中,水稻种子的质量直接关系到水稻的产量和品质。稻种内部的裂纹往往不易被肉眼识别,这给稻种质量评估带来了挑战。为了攻克这一难题,科研团队提出了一种近红外光谱技术结合机器学习检测水稻内部裂纹方法。

研究结果表明,偏最小二乘判别结合原始光谱数据模型最佳(Sn=0.8824,Sp=0.9429,Acc=0.913)。最佳支持向量机模型的性能较差但优于随机森林和k近邻。除了偏最小二乘判别,四种不同的预处理方法均改进了所开发模型的性能。通过波长重要性分析显示检测稻种内部裂纹的重要变量与直链淀粉含量有关。

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回复仪山愚公:所有结果都证明了近红外光谱结合偏最小二乘判别法无损检测水稻种子内部裂纹的可行性。
回复仪山愚公:智能所汪六三副研究员为论文第一和通讯作者。该项研究工作得到了国家重点研发计划、安徽省重大专项的支持。

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