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油用牡丹种子水分含量近红外光谱估算研究
被引量：
3
1
作者
刘秀英
李亚娟
+2 位作者
胡佳凤
刘晨洲
吴姗薇
《种子》
北大核心
2021年第4期142-148,共7页
水分含量是影响种子销售、储存及加工的重要指标之一。以156份油用牡丹种子为试验材料,利用近红外光谱技术快速检测油用牡丹种子水分含量,分析油用牡丹种子的光谱特征,应用近红外光谱技术,结合偏最小二乘回归法,建立油用牡丹种子水分含...
水分含量是影响种子销售、储存及加工的重要指标之一。以156份油用牡丹种子为试验材料,利用近红外光谱技术快速检测油用牡丹种子水分含量,分析油用牡丹种子的光谱特征,应用近红外光谱技术,结合偏最小二乘回归法,建立油用牡丹种子水分含量的估算模型,并比较多种预处理方法对建模结果的影响。结果表明,油用牡丹种子水分含量特征波段为1450 nm和1940 nm;油用牡丹种子水分含量偏最小二乘回归估算模型精度均较高,而且比较稳定,可用于油用牡丹种子水分含量精确估算。油用牡丹种子吸收光谱经标准化处理后所建立的偏最小二乘回归模型性能最佳,估算结果最准确,其校正集和验证集决定系数分别为0.92和0.97,均方根误差分别为0.41%和0.24%,RPD值为5.94。研究表明,近红外光谱技术可进行油用牡丹种子水分含量快速无损估算。
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关键词
近红外光谱
光谱特征
水分含量
油用牡丹种子
偏最小二乘回归
估算模型
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职称材料
光谱特征变量和BP神经网络构建油用牡丹种子含水率估算模型
被引量：
27
2
作者
刘秀英
余俊茹
王世华
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第22期308-315,共8页
为了进一步提高种子含水率的高光谱估算精度,该研究测定了156份油用牡丹种子的近红外吸收光谱及其对应的含水率值,分析了近红外吸收光谱、一阶微分光谱、水分吸收特征参数与含水率的相关关系,构建了基于特征波长吸收光谱、特征波长一阶...
为了进一步提高种子含水率的高光谱估算精度,该研究测定了156份油用牡丹种子的近红外吸收光谱及其对应的含水率值,分析了近红外吸收光谱、一阶微分光谱、水分吸收特征参数与含水率的相关关系,构建了基于特征波长吸收光谱、特征波长一阶微分光谱、水分特征吸收参数和BP神经网络的油用牡丹种子含水率估算模型,并对模型进行了验证;再结合一元线性回归(SLR,Single Linear Regression)、逐步多元线性回归(SMLR,Stepwise MultipleLinear Regression)、偏最小二乘回归(PLSR,Partial Least Squares Regression)模型与BP神经网络(BPNN,BP Neural Network)模型进行比较。结果表明:1)油用牡丹种子含水率的吸收光谱特征波长位于1410、1900、1990 nm,一阶微分光谱特征波长位于1150、1950、2080 nm;2)以DF2080和AD2140为自变量建立的一元线性回归模型预测效果较优,在能够满足水分估算精度的情况下,是最优的选择方法。3)将优选的特征参数作为输入,实测含水率值作为输出,构建BP神经网络模型,其建模与验模R2分别为0.978和0.973,RMSE分别为0.220%和0.242%,而RPD值分别为6.478和5.889,与其他模型相比,BP神经网络模型的建模及预测精度均最高,是估算油用牡丹种子含水率的最优模型,其次为逐步多元线性回归模型。研究结果表明BP神经网络模型对种子含水率具有更好的预测能力,是估算油用牡丹种子含水率的有效方法。
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关键词
水分
模型
近红外光谱
特征变量
BP神经网络
油用牡丹种子
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职称材料
探讨不同栽培条件下油用牡丹种子产量及含油率
被引量：
2
3
作者
郭梦露
《农业与技术》
2018年第22期50-50,共1页
随着我国市场经济的不断发展,现阶段我国很多地区为了发展经济,对油用牡丹种子产量及含油率进行分析。在不同的条件下,油用牡丹种子产量及含油率等级会不同。因此本文主要从油用牡丹种子产量及含油率的材料与方法出发,对不同栽培条件下...
随着我国市场经济的不断发展,现阶段我国很多地区为了发展经济,对油用牡丹种子产量及含油率进行分析。在不同的条件下,油用牡丹种子产量及含油率等级会不同。因此本文主要从油用牡丹种子产量及含油率的材料与方法出发,对不同栽培条件下油用牡丹种子产量及含油率出现的结果和分析进行阐述,并给出不同栽培条件下油用牡丹种子产量及含油率相应的结论和讨论。
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关键词
不同栽培条件
油用牡丹种子
产量
含
油
率
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职称材料
题名
油用牡丹种子水分含量近红外光谱估算研究
被引量：
3
1
作者
刘秀英
李亚娟
胡佳凤
刘晨洲
吴姗薇
机构
河南科技大学农学院
洛阳市微生物与绿色发展重点实验室
洛阳市植物营养与环境生态重点实验室
出处
《种子》
北大核心
2021年第4期142-148,共7页
基金
河南省科技攻关项目(182102110206)
河南科技大学博士科研启动基金(13480074)
河南科技大学大学生研究训练计划项目(20200347)。
文摘
水分含量是影响种子销售、储存及加工的重要指标之一。以156份油用牡丹种子为试验材料,利用近红外光谱技术快速检测油用牡丹种子水分含量,分析油用牡丹种子的光谱特征,应用近红外光谱技术,结合偏最小二乘回归法,建立油用牡丹种子水分含量的估算模型,并比较多种预处理方法对建模结果的影响。结果表明,油用牡丹种子水分含量特征波段为1450 nm和1940 nm;油用牡丹种子水分含量偏最小二乘回归估算模型精度均较高,而且比较稳定,可用于油用牡丹种子水分含量精确估算。油用牡丹种子吸收光谱经标准化处理后所建立的偏最小二乘回归模型性能最佳,估算结果最准确,其校正集和验证集决定系数分别为0.92和0.97,均方根误差分别为0.41%和0.24%,RPD值为5.94。研究表明,近红外光谱技术可进行油用牡丹种子水分含量快速无损估算。
关键词
近红外光谱
光谱特征
水分含量
油用牡丹种子
偏最小二乘回归
估算模型
Keywords
near-infrared spectra
spectral characteristics
water content
oil peony seed
partial least-squares regression
estimation model
分类号
S685.11 [农业科学—观赏园艺]
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职称材料
题名
光谱特征变量和BP神经网络构建油用牡丹种子含水率估算模型
被引量：
27
2
作者
刘秀英
余俊茹
王世华
机构
河南科技大学农学院
洛阳市共微生物与绿色发展重点实验室
洛阳市植物营养与环境生态重点实验室
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第22期308-315,共8页
基金
河南省科技公关项目(182102110206)
河南科技大学博士科研启动基金(13480074)
河南科技大学大学生研究训练计划项目(20200347)。
文摘
为了进一步提高种子含水率的高光谱估算精度,该研究测定了156份油用牡丹种子的近红外吸收光谱及其对应的含水率值,分析了近红外吸收光谱、一阶微分光谱、水分吸收特征参数与含水率的相关关系,构建了基于特征波长吸收光谱、特征波长一阶微分光谱、水分特征吸收参数和BP神经网络的油用牡丹种子含水率估算模型,并对模型进行了验证;再结合一元线性回归(SLR,Single Linear Regression)、逐步多元线性回归(SMLR,Stepwise MultipleLinear Regression)、偏最小二乘回归(PLSR,Partial Least Squares Regression)模型与BP神经网络(BPNN,BP Neural Network)模型进行比较。结果表明:1)油用牡丹种子含水率的吸收光谱特征波长位于1410、1900、1990 nm,一阶微分光谱特征波长位于1150、1950、2080 nm;2)以DF2080和AD2140为自变量建立的一元线性回归模型预测效果较优,在能够满足水分估算精度的情况下,是最优的选择方法。3)将优选的特征参数作为输入,实测含水率值作为输出,构建BP神经网络模型,其建模与验模R2分别为0.978和0.973,RMSE分别为0.220%和0.242%,而RPD值分别为6.478和5.889,与其他模型相比,BP神经网络模型的建模及预测精度均最高,是估算油用牡丹种子含水率的最优模型,其次为逐步多元线性回归模型。研究结果表明BP神经网络模型对种子含水率具有更好的预测能力,是估算油用牡丹种子含水率的有效方法。
关键词
水分
模型
近红外光谱
特征变量
BP神经网络
油用牡丹种子
Keywords
moisture
models
NIRS
characteristic variables
BP neural network
oil tree peony seed
分类号
S379 [农业科学—农产品加工]
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职称材料
题名
探讨不同栽培条件下油用牡丹种子产量及含油率
被引量：
2
3
作者
郭梦露
机构
菏泽学院
出处
《农业与技术》
2018年第22期50-50,共1页
文摘
随着我国市场经济的不断发展,现阶段我国很多地区为了发展经济,对油用牡丹种子产量及含油率进行分析。在不同的条件下,油用牡丹种子产量及含油率等级会不同。因此本文主要从油用牡丹种子产量及含油率的材料与方法出发,对不同栽培条件下油用牡丹种子产量及含油率出现的结果和分析进行阐述,并给出不同栽培条件下油用牡丹种子产量及含油率相应的结论和讨论。
关键词
不同栽培条件
油用牡丹种子
产量
含
油
率
分类号
S565.9 [农业科学—作物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
油用牡丹种子水分含量近红外光谱估算研究
刘秀英
李亚娟
胡佳凤
刘晨洲
吴姗薇
《种子》
北大核心
2021
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
光谱特征变量和BP神经网络构建油用牡丹种子含水率估算模型
刘秀英
余俊茹
王世华
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
27
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
探讨不同栽培条件下油用牡丹种子产量及含油率
郭梦露
《农业与技术》
2018
2
在线阅读
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职称材料
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