發(fā)布時(shí)間：2018-07-17 20:13

【摘要】：為了提高近紅外光譜技術(shù)快速測(cè)定小麥種子發(fā)芽率的準(zhǔn)確度和穩(wěn)健性,比較分析了基于全光譜的單一偏最小二乘(PLS)模型和多模型共識(shí)PLS模型(cPLS)性能,并提出了基于特征光譜的多模型共識(shí)PLS模型(Si-cPLS)。實(shí)驗(yàn)收集84份小麥種子,通過(guò)SPXY法將樣本集劃分為訓(xùn)練集樣本66個(gè),預(yù)測(cè)集樣本18個(gè)。從訓(xùn)練集中隨機(jī)抽取50個(gè)樣本作為校正集建立一系列PLS子模型,選取其中性能較好100個(gè)子模型作為成員模型建立cPLS模型,取成員模型預(yù)測(cè)結(jié)果的均值來(lái)分析未知樣本。在此基礎(chǔ)上,采用組合間隔偏最小二乘法(SiPLS)篩選特征譜區(qū)建立多模型共識(shí)PLS模型(Si-cPLS)。各模型均采用均值中心化預(yù)處理方法,PLS模型、cPLS模型以及Si-cPLS模型對(duì)預(yù)測(cè)集的小麥種子發(fā)芽率進(jìn)行50次重復(fù)預(yù)測(cè)的平均相關(guān)系數(shù)r分別為0.935,0.949和0.967,平均預(yù)測(cè)均方根誤差RMSEP分別為13.735%,12.533%和10.273%,RMSEP的標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為1.144%,0.096%和0.08%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明cPLS模型較單一PLS模型更加穩(wěn)定可靠,而基于特征光譜的Si-cPLS模型則進(jìn)一步提高了cPLS的穩(wěn)定性與預(yù)測(cè)精度,為建立性能優(yōu)秀的小麥種子發(fā)芽率近紅外模型提供了新思路。
[Abstract]:In order to improve the accuracy and robustness of fast determination of wheat seed germination by near infrared spectroscopy (NIR), the performance of single partial least squares (PLS) model based on full spectrum and consensus PLS model (cPLS) based on multiple models were compared and analyzed. A multi-model consensus PLS model (Si-cPLS) based on feature spectrum is proposed. 84 wheat seeds were collected. The samples were divided into 66 samples from training set and 18 samples from prediction set by SPXY method. A series of PLS submodels were established by randomly selecting 50 samples from the training set as correction sets, and 100 sub-models with good performance were selected as member models to establish cPLS model. The average value of predicted results of member models was taken to analyze unknown samples. On this basis, a multi-model consensus PLS model (Si-cPLS) is established by combining interval partial least square (SiPLS) method to filter the characteristic spectral region. The average correlation coefficients of 50 times repeated prediction of seed germination rate of wheat seed from the predicted set were 0.935 ~ 0.949 and 0.967, respectively. The mean correlation coefficients were 0.935 ~ 0.949 and 0.967 for wheat seed germination rate prediction by means of cPLS model and Si-cPLS model respectively, and the mean root mean square error (RMS) was predicted by the mean centralization pretreatment method. The standard deviations of RMSEP were 13.735% 12.533% and 10.273%, respectively. The standard deviations of RMSEP were 1.144% and 0.08%, respectively. The experimental results show that the cPLS model is more stable and reliable than the single PLS model, while the Si-cPLS model based on the characteristic spectrum can further improve the stability and prediction accuracy of cPLS. It provides a new idea for establishing the near infrared model of wheat seed germination rate with excellent performance.
【作者單位】： 北京工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;土壤植物機(jī)器系統(tǒng)技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院;
【基金】：國(guó)家國(guó)際科技合作專項(xiàng)項(xiàng)目(2014DFA31660) 土壤植物機(jī)器系統(tǒng)技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題(2014-SKL-05) 北京工商大學(xué)兩科基金培育項(xiàng)目(19008001110)資助
【分類號(hào)】：S512.1;O657.33

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本文編號(hào)：2130810