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一种基于WT-LSSVR的叶片镉含量Vis-NIR光谱特征建模方法

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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

公开/公告号CN108519339B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-07-31

原文格式PDF
申请/专利权人江苏大学;
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申请/专利号CN201810253782.8
发明设计人孙俊;周鑫;武小红;戴春霞;沈继锋;杨宁;
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申请日2018-03-26
分类号G01N21/31(20060101);G06Q10/04(20120101);
代理机构
代理人
地址 212013 江苏省镇江市京口区学府路301号
入库时间 2022-08-23 11:07:22

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-07-31

授权

授权
2018-10-09

实质审查的生效 IPC(主分类):G01N21/31 申请日:20180326

实质审查的生效
2018-09-11

公开

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1. 一种基于WT-LSSVR的叶片镉含量Vis-NIR光谱特征建模方法 [P] . 中国专利： CN108519339B . 2020.07.31
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