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水稻种子鉴别的近红外光谱快速无损分析

作者:彭丽君
  • 作者:彭丽君
  • 学位授予单位:暨南大学
  • 授予学位:硕士
  • 需要金币:10
  • 添加日期:2019-04-13 14:31
  • 下载地址:无链接信息!
论文介绍及目录
随着社会的进步,人们对高品质食物的需求日益增长。水稻是重要粮食作物之一。种子的真实性是影响水稻产量和质量的关键。生产过程中客观产生的种子品类混杂,或人为因素造成的种子以次充好,会严重影响水稻种植的产量和质量,也是国家种子法所不容许的。因此,种子鉴别是必不可少的环节。但现有的人工方法落后且准确性低,其它的实验室方法复杂、耗时、昂贵,迫切需要一种简便快捷且有效的检测新技术。近红外光谱是一种快速、简便的绿色分析技术,已经应用于农产品主要成分的无损快速分析。但近红外光谱用于种子鉴别的研究工作仍不多见,尤其是对于种子混杂的准确判别分析,由于问题的复杂性,目前尚未解决。本研究以水稻品种越两优-165(R1)的种子156份作为鉴别样品(阴性),以水稻品种富两优-2168(R2)、南桂占(R3)、南晶占(R4)、粤金油占(R5)和粤油丝苗(R6)的种子各15份以及R1中混入不同比例的其它品种种子的混合样品81份共156份作为干扰样品(阳性)。(1)方法研究1)采用标准正态变量校正(SNV)作为光谱预处理方法;偏最小二乘判别分析(PLS-DA)作为光谱模式识别方法;移动窗口(MW)、等间隔组合(EC)作为波长筛选方法;提出SNV-MW-PLS-DA、SNV-EC-PLS-DA等光谱判别分析的集成优化方法。2)提出更为简洁的双相关系数(BiCC)作为光谱模式识别方法;在此基础上,提出SNV-MW-BiCC、SNV-EC-BiCC等光谱判别分析的集成优化方法。3)进一步,提出等效最优模型空间及其简化方法。(2)实验研究1)构建定标、预测、检验的样品划分体系:随机选96样品用于检验,余下216样品随机划分为定标(120份)、预测(96份),共划分20次。在定标-预测的建模过程进行参数优化;在检验过程,采用不参与建模的样品数据对所建立的模型进行检验。2)通过与其它多种方法进行比较,SNV-EC-PLS-DA方法达到了最好的建模效果,建模、检验的总识别率分别达到100%、98%。等效最优模型空间包含25个波长模型,它们集中在可见与短波近红外相连的750-1100 nm谱区。3)SNV-EC-BiCC方法的建模、检验的总识别率分别达到98%、97%。结果表明:近红外光谱结合SNV-EC-PLS-DA、SNV-EC-BiCC等方法可用于水稻种子鉴别的高精度无损判别分析。等间隔组合波长选择方法可以有效剔除冗余波长、提取信息波长,同时降低模型复杂度。所提出的波段模型,可用于小型专用光谱仪的设计。所提出的分析方法简单、快速、有效,在我国水稻种子检测领域具有重要应用前景。

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