检索结果-南通市图书馆

农业工程学报 2018年第13期34卷 203-210页

作者：王雪马铁民杨涛宋平谢秋菊陈争光沈阳农业大学信息与电气工程学院沈阳110866 黑龙江八一农垦大学电气与信息学院大庆163319 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110819

玉米灌浆期含水率测定是考种育种的重要指标。为了节约样本且快速准确测定灌浆期玉米水分,该文应用近红外光谱技术,提出了基于小样本条件下的自举算法(Bootstrap)与基于x-y距离结合的样本划分方法(SPXY,sample set partitioning based o... 详细信息

玉米灌浆期含水率测定是考种育种的重要指标。为了节约样本且快速准确测定灌浆期玉米水分,该文应用近红外光谱技术,提出了基于小样本条件下的自举算法(Bootstrap)与基于x-y距离结合的样本划分方法(SPXY,sample set partitioning based on joint x-y distances)相结合的样本优化方法的偏最小二乘(PLS,partial least square)水分定量分析模型Bootstrap-SPXY-PLS模型。试验结果表明,当Bootstrap重抽样本次数等于500,样本数量大于等于10时,模型的性能稳定,并且随着样本数量增加,重抽样本次数相对减少;样本数量为10和50时,全谱Bootstrap-SPXY-PLS模型的预测均方根误差(RMSEP,root-mean-square error of prediction)均值分别为0.38%和0.40%,预测相关系数(correlation coefficients of prediction)分别为0.975 1和0.968 5,决定系数R^2分别为0.999 9和0.993 6;基于竞争性自适应重加权采样算法(CARS,competitive adaptive reweighed sampling)波长变量筛选后的CARS-Bootstrap-SPXY-PLS模型的预测均方根误差RMSEP均值分别为0.36%和0.35%,预测相关系数分别为0.973 6和0.975 0,模型决定系数R^2分别为0.924 5和0.918 0。因此,全谱Bootstrap-SPXY-PLS模型和CARS-Bootstrap-SPXY-PLS模型均具有稳定的预测能力,为玉米育种时灌浆期种子水分测定提供了一种稳定、高效的方法。

关键词：近红外光谱水分模型定量分析小样本集灌浆期玉米籽粒 Bootstrap重抽样本样本优化选择

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