【摘要】：玉米的單倍體鑒別技術(shù)對(duì)玉米單倍體育種技術(shù)非常重要。近紅外光譜分析技術(shù)以其操作簡(jiǎn)便,可在線分析監(jiān)測(cè),速度快,無損,測(cè)試成本低等特點(diǎn)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域備受關(guān)注,應(yīng)用廣泛。實(shí)驗(yàn)首先通過美國JDSU公司的近紅外光譜儀采集由國家玉米改良中心提供的玉米種子單倍體、多倍體的近紅外光譜數(shù)據(jù),然后對(duì)獲得的原始數(shù)據(jù)做平滑(smoothing)、一階導(dǎo)(first derivative,FD)和矢量歸一化(vector normalization,VN)預(yù)處理以消除其噪聲影響,再采用核函數(shù)為高斯核函數(shù)(Gaussian kernel function)的核主成分分析(kernel principal components analysis,KPCA)的方法將玉米種子的近紅外光譜數(shù)據(jù)映射到高維空間中,并對(duì)映射后的數(shù)據(jù)做非線性特征提取,然后應(yīng)用支持向量機(jī)(support vector machines,SVM)對(duì)提取的玉米種子單倍體、多倍體光譜數(shù)據(jù)的非線性特征建立分類模型,最后輸入測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行玉米單倍體、多倍體的分類鑒別測(cè)試,預(yù)測(cè)玉米種子是否是單倍體。設(shè)計(jì)了兩組對(duì)比試驗(yàn),其正確識(shí)別率的平均值分別達(dá)到95%和93.57%。在該實(shí)驗(yàn)中,基于KPCA的玉米單倍體識(shí)別算法的性能表現(xiàn)較好、識(shí)別率較高。通過兩組對(duì)比實(shí)驗(yàn),證明了玉米種子的近紅外光譜數(shù)據(jù)更適于先將其映射于高維空間中進(jìn)行特征提取,再對(duì)提取的特征進(jìn)行建模、分類分析。該實(shí)驗(yàn)為玉米單倍體識(shí)別技術(shù)提供了新的思路和方法。

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