基于近红外光谱的水稻种子老化程度检测

用傅立叶变换近红外光谱仪测定了在50℃、100%湿度下老化0 d、4 d、8 d三种不同程度老化的垦稻9号水稻种子的光谱。通过平滑处理(smoothing)和多元散射处理(MSC)的方法对测定的光谱数据进行预处理,主成分分析(PCA)对其进行降维,最后建立了输入(7)-隐含(9)-输出(3)的三层人工神经网络模型,通过验证,鉴别率达100%。本研究为利用近红外光谱技术快速鉴定种子老化程度提供了新的途径。