【摘 要】
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苜蓿牧草是牧草种类中非常重要的一大类,对于中国的草业、牧畜业、奶业的发展起着至关重要的作用。但是由于苜蓿牧草品种繁多,且种子的外型、大小极其相似,因此对苜蓿草籽品种的鉴定是极其困难的。太赫兹（THz）波的频率在微波与中红外波之间,具有低能性、指纹性以及穿透性等特点,因此太赫兹技术被广泛应用在无损检测领域。通过前期的调研与研究,将太赫兹时域光谱技术应用于苜蓿草籽品种的鉴定是可行的。本文在此基础上,将
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苜蓿牧草是牧草种类中非常重要的一大类,对于中国的草业、牧畜业、奶业的发展起着至关重要的作用。但是由于苜蓿牧草品种繁多,且种子的外型、大小极其相似,因此对苜蓿草籽品种的鉴定是极其困难的。太赫兹（THz）波的频率在微波与中红外波之间,具有低能性、指纹性以及穿透性等特点,因此太赫兹技术被广泛应用在无损检测领域。通过前期的调研与研究,将太赫兹时域光谱技术应用于苜蓿草籽品种的鉴定是可行的。本文在此基础上,将机器学习结合太赫兹时域光谱技术,分别对苜蓿草籽的太赫兹光谱数据库的建立与苜蓿品色的机制进行研究。本课题研究内容和研究结果如下:（1）机器学习算法结合太赫兹时域光谱技术鉴别微小差异苜蓿草籽品种。具体的,利用太赫兹时域光谱技术（THz-TDS）对四个系列共11种苜蓿草籽品种进行实验测试,得到在0.2～1.0THz有效频率范围的太赫兹时域光谱与折射率光谱。通过对光谱的定性分析得到THz-TDS技术能够很好的区分不同系列的苜蓿草籽品种,其中不同系列苜蓿草籽品种的太赫兹波光学特征差异较大,而同系列的苜蓿草籽品种之间的太赫兹波光学特征差别较小。为提高苜蓿草籽的分类准确率,本课题利用遗传算法优化BP神经网络模型（GA-BP）,对具有微小差异的系列苜蓿草籽品种的440组太赫兹折射率光谱数据进行建模计算,并将计算结果与BP神经网络模型结果进行对比分析。结果表明,遗传算法优化后的BP神经网络模型（GA-BP）对于苜蓿草籽品种的平均分类准确率达到了87.3%,而BP神经网络模型则是80.6%。因此,GA-BP模型可以应用在鉴定具有微小种间差异苜蓿草籽品种的研究中,同时为研究商业化鉴定牧草品种提供基础。（2）设计与搭建苜蓿草籽品种的太赫兹光谱数据库系统。设计的苜蓿牧草太赫兹数据库系统主要由四个数据表构成,四个数据表分别用于存储管理员信息,太赫兹光谱数据信息,苜蓿牧草信息以及测试信息。如今,数据库中已储存37种苜蓿品种的太赫兹光谱数据。苜蓿草籽太赫兹数据库的建立有助于系统研究苜蓿草籽提供基础。（3）利用太赫兹时域光谱技术（THz-TDS）测试了紫花、杂花、黄花三种不同品色共16种苜蓿草籽品种,得到0.2～1.0THz有效频段内的时域谱和吸收系数谱等光学特征参量,并在此基础上进行了16种苜蓿草籽品种及种间差异的定性鉴别分析与不同品色的机理研究。利用聚类分析（CA）对实验获得的太赫兹吸收系数谱进行了欧式距离的定量计算,结果显示具有同种花色的苜蓿品种其欧式距离的相近程度比较大;而不同品色苜蓿草种的欧式距离,计算结果相差较远。进一步的,本课题利用BP神经网络对三种不同花色苜蓿草籽品种的营养组成分的含量进行了权重计算分析,结果发现不同花色苜蓿草籽品种具有不同的营养成分比例关系。其中,紫花苜蓿的蛋白质:脂肪:水分:灰分:碳水化合物权重关系是0.173:0.166:0.221:0.224:0.216,杂花苜蓿的蛋白质:脂肪:水分:灰分:碳水化合物权重关系是0.174:0.216:0.198:0.233:0.188,黄花苜蓿的蛋白质:脂肪:水分:灰分:碳水化合物权重关系是0.199:0.133:0.276:0.236:0.165。这说明苜蓿草种品色不同的主要因素与营养组成分含量有关。综上所述,本课题通过太赫兹时域光谱技术与机器学习算法,有效的将具有微小差异的苜蓿草籽进行鉴定识别;初步建立了苜蓿草籽的太赫兹光谱数据库;同时探讨了苜蓿牧草不同品色产生的原因,为深入研究太赫兹光谱技术应用于牧草品种鉴定奠定基础。
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