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摘 要:本发明公开了,一种基于小波变换‑偏最小二乘支持向量机回归(WT‑LSSVR)的叶片镉含量可见光‑近红外光谱(Vis‑NIR)特征建模方法,对不同浓度重金属镉胁迫下番茄叶片的可见光‑近红外光谱(Vis‑NIR)进行有效的光谱敏感波段数据提取,以及采用原子吸收光谱法测定叶片中重金属镉(Cd)含量,获得叶片重金属镉含量标签集合,并利用提取得到的敏感特征波长采用WT‑LSSVR特征建模算法,完成叶片镉含量Vis‑NIR光谱特征建模,具有检测速度快,镉含量预测精度高,镉含量预测效率高,对叶片不造成损坏等优点,可实现同一品种番不同镉残留含量的定量检测,以及未知叶片镉残留含量预测。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810253782.8 | 专利名称: | 一种基于WT-LSSVR的叶片镉含量Vis-NIR光谱特征建模方法 |
申请日: | 2018-03-26 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01N21/31搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 9500.0元 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |