【摘要】：本文運(yùn)用太赫茲時(shí)域光譜技術(shù)對(duì)苜蓿牧草種子的光譜特性進(jìn)行了測(cè)試,結(jié)合多種多元統(tǒng)計(jì)方法對(duì)牧草品種進(jìn)行了鑒定識(shí)別。在此基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)模型的優(yōu)化進(jìn)行研究,并結(jié)合樣品的化學(xué)組成含量和統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行了機(jī)理的探討與分析,最后對(duì)數(shù)據(jù)庫建立的可行性進(jìn)行了研究。1.利用透射式太赫茲時(shí)域光譜系統(tǒng)對(duì)苜蓿牧草種子進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)試,發(fā)現(xiàn)在頻域譜所確定的有效頻率范圍內(nèi),吸收系數(shù)和折射率譜都存在著差異,但是差異性較小無法作為有效的鑒別依據(jù)和判別標(biāo)準(zhǔn),所以為了建立一種牧草鑒別的判別標(biāo)準(zhǔn),本文結(jié)合多種統(tǒng)計(jì)分析的方法對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行更加深入的分析。2.首先結(jié)合偏最小二乘法對(duì)草原2號(hào)、草原3號(hào)、甘農(nóng)3號(hào)、甘農(nóng)4號(hào)、甘農(nóng)7號(hào)和甘農(nóng)8號(hào)這6種同年份樣品進(jìn)行模型建立,得出折射率數(shù)據(jù)可以使預(yù)測(cè)精度更高,因此選擇預(yù)測(cè)精度較高的折射率數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析的計(jì)算,結(jié)果表明這種方法可以將草原和甘農(nóng)這兩個(gè)系列進(jìn)行有效的分離,但這種分離同樣無法作為鑒別標(biāo)準(zhǔn)。3.為了能更好的對(duì)牧草品種進(jìn)行分類,本文通過3種偏最小二乘法得到各自預(yù)測(cè)精度最優(yōu)的頻段,然后對(duì)所選的頻段下的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類效果的檢驗(yàn),結(jié)果表明預(yù)測(cè)精度越高,分類的效果越好。4.本文結(jié)合主成分分析和牧草種子的生物化學(xué)特性對(duì)太赫茲時(shí)域光譜技術(shù)探測(cè)物質(zhì)的機(jī)理進(jìn)行了初步的探索。通過分析,本文認(rèn)為牧草種子及種間差異的主要影響因素是蛋白質(zhì)含量,其他組分也有一定的影響。5.最后,為了建立苜蓿牧草種子的數(shù)據(jù)庫,本文用兩種判別分析分別建立數(shù)據(jù)庫模型,并用這兩個(gè)模型對(duì)未知品種進(jìn)行判別分類,結(jié)果顯示,兩種方法對(duì)未知品種的分類結(jié)果完全相同,正確率達(dá)到了87.5%,這就表明利用判別分析這種統(tǒng)計(jì)方法是可以建立苜蓿牧草種子數(shù)據(jù)庫的,這對(duì)于苜蓿牧草的大數(shù)據(jù)庫建立打下了一定的基礎(chǔ),也指明了一種較為可行的方向。
【圖文】：

圖 1.1 4 類炸藥的特征權(quán)值譜線Fig. 1.1 Characteristic weight of four kinds of explosive圖 1.2 所示，，2010 年曹丙花等人利用太赫茲時(shí)域光譜技術(shù)及主成分分析和馬氏判別法對(duì)紡織材料進(jìn)行鑒別分類，分析結(jié)果表明，利用太赫茲時(shí)域光譜技術(shù)和主成分分析方法進(jìn)行紡織品鑒別是可行的[12]。圖 1.2 五種紡織品材料的主成分得分分類圖Fig. 1.2 Separating the five fibers by using the first two PCs2015 年，Hongyi Ge、Yuying Jiang 等人利用太赫茲時(shí)域光譜對(duì)小麥進(jìn)行了鑒

圖 1.2 五種紡織品材料的主成分得分分類圖Fig. 1.2 Separating the five fibers by using the first two Pongyi Ge、Yuying Jiang 等人利用太赫茲時(shí)域光譜最小二乘法將 8 種小麥進(jìn)行了分類，結(jié)果如圖 1.[13]。圖 1.3 8 種小麥的偏最小二乘法計(jì)算結(jié)果g. 1.3 The results of partial least squares for 8 kinds of w
【學(xué)位授予單位】：中國石油大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：O657.3;S54

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本文編號(hào)：2702850