發(fā)布時(shí)間：2018-04-24 17:08

  本文選題：太赫茲光譜 + 轉(zhuǎn)基因生物　； 參考：《光譜學(xué)與光譜分析》2017年02期

【摘要】：提出了一種基于太赫茲(THz)光譜技術(shù)以及布谷鳥搜索(CS)算法優(yōu)化支持向量機(jī)(SVM)的有效的轉(zhuǎn)基因產(chǎn)品鑒別方法(CS-SVM)。實(shí)驗(yàn)采用太赫茲時(shí)域光譜(THz-TDS)系統(tǒng)測量了三種轉(zhuǎn)基因大豆種子及其親本樣品在0.2~1.2THz波段的THz光譜,并采用SVM方法對轉(zhuǎn)基因和非轉(zhuǎn)基因大豆種子進(jìn)行了分類鑒別研究,其中SVM的兩個(gè)重要參數(shù)(懲罰因子和核參數(shù))采用CS算法進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,應(yīng)用THz光譜技術(shù)結(jié)合CS-SVM方法為轉(zhuǎn)基因和非轉(zhuǎn)基因生物的檢測和識別提供了一種快速、無損和可靠的分析方法。
[Abstract]:This paper presents an effective identification method for transgenic products based on THz (THz) spectroscopy and Cuckoo search (CSM) algorithm to optimize support vector machine (SVM). The THz spectra of three kinds of transgenic soybean seeds and their parent samples in 0.2~1.2THz band were measured by THz TDSs system, and the classification and identification of transgenic and non-transgenic soybean seeds were studied by SVM method. Two important parameters of SVM (penalty factor and kernel parameter) are optimized by CS algorithm. The experimental results show that the application of THz spectroscopy combined with CS-SVM provides a fast, nondestructive and reliable analytical method for the detection and identification of transgenic and non-transgenic organisms.
【作者單位】： 廣西自動檢測技術(shù)與儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室桂林電子科技大學(xué)電子工程與自動化學(xué)院;
【基金】：the National Natural Science Foundation of China(11574059) partly supported by the Guangxi Natural Science Foundation(2015GXNSFBA139252) partly supported by the program(YQ15104)from Guangxi Key Laboratory of Automatic Detecting Technology and Instruments
【分類號】：S188

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本文編號：1797526