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近红外漫透射光谱快速无损鉴别家蚕种茧茧壳内蚕蛹雌雄
被引量:
10
1
作者
代芬
车欣欣
+4 位作者
彭斯冉
杨晓帆
钟杨生
李震
吕石磊
《华南农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期103-109,共7页
【目的】利用近红外漫透射光谱快速无损鉴别家蚕Bombyx mori种茧茧壳内蚕蛹的雌雄,以提高育种效率、降低人工成本。【方法】以芙9、9芙、湘7和7湘4个蚕品种为研究对象,采集比较了样本在可见和近红外区间的漫透射光谱,建立比较了各品种...
【目的】利用近红外漫透射光谱快速无损鉴别家蚕Bombyx mori种茧茧壳内蚕蛹的雌雄,以提高育种效率、降低人工成本。【方法】以芙9、9芙、湘7和7湘4个蚕品种为研究对象,采集比较了样本在可见和近红外区间的漫透射光谱,建立比较了各品种偏最小二乘判别分析(PLSDA)、后向传播神经网络(BPNN)以及支持向量机分类(SVM)判别模型,通过分类器特性(ROC)曲线研究了各模型的鲁棒性,采用差值法和遗传算法提取了特征波长。【结果】芙9、9芙、湘7和7湘品种利用450~900 nm光谱建模的雌雄鉴别准确率分别为95.20%、95.65%、88.80%和87.50%,利用900~1 700 nm光谱建模的准确率分别为100%、96.00%、92.22%和94.21%;采用PLSDA、BPNN和SVM模型都能够对蚕蛹雌雄做出较好的无损鉴别,3种模型真雌性率分别为95.96%、95.83%和100%,真雄性率分别为98.98%、96.04%和82.18%,准确率分别为97.46%、95.94%和90.86%,进一步通过ROC曲线分析,PLSDA模型效果最优,BPNN模型次之;手动提取20个波段建立PLSDA模型,鉴别真雌性率为93.75%,真雄性率为95.45%,准确率为94.57%。【结论】近红外波段900~1 700 nm的漫透射光谱比可见–近红外波段450~950 nm含有更丰富的蚕蛹雌雄分类信息;3种鉴别模型中,PLSDA模型效果最优;提取特征波段后,准确率能达到生产需要。
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关键词
家蚕
种茧
性别
近红外光谱
漫透射
波段
无损检测
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题名
近红外漫透射光谱快速无损鉴别家蚕种茧茧壳内蚕蛹雌雄
被引量:
10
1
作者
代芬
车欣欣
彭斯冉
杨晓帆
钟杨生
李震
吕石磊
机构
华南
农
业大学电子
工程
学院
广州市农情信息获取与应用重点实验室/广东省农情信息监测工程技术研究中心
华南
农
业大学动物科学学院
出处
《华南农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期103-109,共7页
基金
国家自然科学基金(61675003)
广州市科技计划项目(201707010346)
文摘
【目的】利用近红外漫透射光谱快速无损鉴别家蚕Bombyx mori种茧茧壳内蚕蛹的雌雄,以提高育种效率、降低人工成本。【方法】以芙9、9芙、湘7和7湘4个蚕品种为研究对象,采集比较了样本在可见和近红外区间的漫透射光谱,建立比较了各品种偏最小二乘判别分析(PLSDA)、后向传播神经网络(BPNN)以及支持向量机分类(SVM)判别模型,通过分类器特性(ROC)曲线研究了各模型的鲁棒性,采用差值法和遗传算法提取了特征波长。【结果】芙9、9芙、湘7和7湘品种利用450~900 nm光谱建模的雌雄鉴别准确率分别为95.20%、95.65%、88.80%和87.50%,利用900~1 700 nm光谱建模的准确率分别为100%、96.00%、92.22%和94.21%;采用PLSDA、BPNN和SVM模型都能够对蚕蛹雌雄做出较好的无损鉴别,3种模型真雌性率分别为95.96%、95.83%和100%,真雄性率分别为98.98%、96.04%和82.18%,准确率分别为97.46%、95.94%和90.86%,进一步通过ROC曲线分析,PLSDA模型效果最优,BPNN模型次之;手动提取20个波段建立PLSDA模型,鉴别真雌性率为93.75%,真雄性率为95.45%,准确率为94.57%。【结论】近红外波段900~1 700 nm的漫透射光谱比可见–近红外波段450~950 nm含有更丰富的蚕蛹雌雄分类信息;3种鉴别模型中,PLSDA模型效果最优;提取特征波段后,准确率能达到生产需要。
关键词
家蚕
种茧
性别
近红外光谱
漫透射
波段
无损检测
Keywords
Bombyx mori
silkworm chrysalis
gender
near infrared spectroscopy
diffuse transmission
band
nondestructive detection
分类号
S886.1 [农业科学—特种经济动物饲养]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
近红外漫透射光谱快速无损鉴别家蚕种茧茧壳内蚕蛹雌雄
代芬
车欣欣
彭斯冉
杨晓帆
钟杨生
李震
吕石磊
《华南农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
10
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