论文摘要
国内对转基因作物的监管非常严格,但是对转基因作物的检测缺乏快速准确的计量方法。太赫兹时域光谱结合机器学习分类算法可以实现对转基因作物快速有效地检测识别。通过太赫兹时域光谱技术提取了2种转基因油菜种子和一种非转基因油菜种子的太赫兹吸收谱,朴素贝叶斯算法、基于朴素贝叶斯的自适应提升算法、主成分分析结合随机森林算法、主成分分析结合支持向量计算法被应用于转基因油菜种子的太赫兹吸收谱的分类识别。通过实验对比,基于朴素贝叶斯的自适应提升算法获得了高达96.6%的检测准确率。该研究为运用太赫兹光谱技术手段开展转基因作物的快速检测提供方法参考。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周月,孙霁,杨四刚,陈宏伟,徐坤
关键词: 太赫兹时域光谱,转基因油菜,机器学习
来源: 无线电工程 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 物理学,自动化技术
单位: 北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室,清华大学电子工程系
基金: 北京市科学委员会北京市科技计划基金资助项目(Z181100008918011)
分类号: TP181;O433.4
页码: 1031-1036
总页数: 6
文件大小: 740K
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