【摘 要】
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玉米是我国主要的农作物之一。我国作为玉米种植和消费大国,对玉米品种的鉴别需求在不断增长。利用近红外光谱分析技术快速、准确、无损特点对玉米品种进行鉴别是一种较为理
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玉米是我国主要的农作物之一。我国作为玉米种植和消费大国,对玉米品种的鉴别需求在不断增长。利用近红外光谱分析技术快速、准确、无损特点对玉米品种进行鉴别是一种较为理想的检测手段。为实现基于近红外光谱的玉米品种鉴别系统,本文主要在玉米品种鉴别方法与系统实现上做了相应的研究。通过分析研究确定以KS方法为样本集划分方法;对原始光谱数据采用平滑+中心化+归一化的数据预处理方法以消除光谱数据中的噪声信息;对光谱数据信息的特征提取采取DPLS+LDA的处理方式;SVM为模型的分类器。利用上述方法构建的玉米种子单天数据鉴别模型正确识别率达到了 93.75%。构建的玉米种子多天数据鉴别模型正确识别率达到了 89%,而PCA+SVM方法只有85.25%,SIMCA方法为87.5%。结果表明本文提出的方法是一种能够较好识别玉米品种的方法。以MFC应用框架为系统的开发平台,利用OpenCV与TeeChart插件结合数据库,实现对光谱数据矩阵的高速运算处理与光谱数据二维图表显示的功能。经测试系统功能完善,鉴别结果准确,能够满足对玉米品种的鉴别需求。
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