【摘 要】
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基于高光谱成像技术，提出了一种无损、快速的玉米种子纯度识别方法.首先，采用多元散射校正（MSC）等方法对数据进行预处理；其次，应用竞争性自适应重加权法（CARS）和迭代保留信息变量法（IRIV）提取特征波长；再次，建立支持向量机（SVM）和线性判别分析（LDA）等纯度识别模型；最后，设置随机种子值，使用采集函数“expected-improvement-plus”搜索置信区间中的待评价点，得到使交
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2017YFD0701205）； 江苏省科技计划重点及面上项目（BE2021379）； 北京市农林科学院2022年度科研创新平台建设项目（PT2022-34）；
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基于高光谱成像技术，提出了一种无损、快速的玉米种子纯度识别方法.首先，采用多元散射校正（MSC）等方法对数据进行预处理；其次，应用竞争性自适应重加权法（CARS）和迭代保留信息变量法（IRIV）提取特征波长；再次，建立支持向量机（SVM）和线性判别分析（LDA）等纯度识别模型；最后，设置随机种子值，使用采集函数“expected-improvement-plus”搜索置信区间中的待评价点，得到使交叉验证损失最小的超参数值，提高模型的准确率.结果表明：MSC-IRIV-LDA识别模型准确率最高，训练集和预测集的准确率分别为0.960 4和0.933 3,K值为0.918 6;对LDA的δ和γ超参数值进行优化后，进一步提高了训练集、预测集准确率和K值；本研究提出的方法能够实现玉米种子纯度无损、快速识别，为精准农业的发展提供技术支持.
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