【摘 要】
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应用可见/近红外光谱技术实现了转基因水稻叶片的快速识别和叶绿素含量（SPAD）的快速检测。建立偏最小二乘-支持向量机（LS-SVM）鉴别模型,校正集的正确率为100%,同时应用连续投影算
【机 构】
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浙江大学生物系统工程与食品科学学院
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应用可见/近红外光谱技术实现了转基因水稻叶片的快速识别和叶绿素含量（SPAD）的快速检测。建立偏最小二乘-支持向量机（LS-SVM）鉴别模型,校正集的正确率为100%,同时应用连续投影算法（SPA）提取有效波长,建立SPA-LS-SVM鉴别模型,只用了全变量的0.3%进行建模,其预测集的正确率达到87.27%。在定量分析中,各模型的最优结果均来自经过正交信号校正（OSC）的光谱数据,经过SPA处理后的模型均优于最优的全波段PLS模型,说明SPA是一种有效的波长选择方法。最优SPAD值预测模型为SPA-LS
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