详情介绍
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。
交易流程
安全保障
关注公众号
浏览手机版
