【摘 要】
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利用近红外光谱分析仪采集2012年度江苏、安徽、河南等省份25份农户田间小麦品种籽粒样品的近红外光谱信息,对获取的近红外光谱数据分别进行均值标准化、一阶求导、二阶求导
【机 构】
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河南工业大学粮油食品学院,河南省粮食作物协同创新中心,益海嘉里(泉州)粮油食品工业有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(31401523);国家粮食公益性行业科研专项(201313005-04);国家现代农业(小麦)产业技术体系专项(CARS-03)
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利用近红外光谱分析仪采集2012年度江苏、安徽、河南等省份25份农户田间小麦品种籽粒样品的近红外光谱信息,对获取的近红外光谱数据分别进行均值标准化、一阶求导、二阶求导和多元散射校正处理,利用全波段(950~1 650 nm)和特征波长处(985、1130、1160、1190、1235、1320、1385、1410 nm)的近红外光谱数据,采用离差平方和法(Ward法)聚类分析和主成分分析等化学计量学方法,构建赤霉病小麦籽粒和未病小麦籽粒的SIMCA识别模型。模型诊断和验证结果显示,构建的SIMCA识别模型对赤霉病小麦籽粒和未感病小麦籽粒的正确识别率均为100%,识别效果良好。
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