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申请/专利权人：河北农业大学
摘要：本发明公开了一种基于荧光成像的耐盐品种筛选方法及系统，具体涉及品种筛选领域，通过利用多功能植物光合表型测量系统执行PAMTimeprotocol程序，完整测量待测植株的荧光淬灭动力学曲线；接着，应用皮尔逊相关系数挖掘数据的相关性；再通过主成分分析对原始数据进行降维处理，结合PCA提取的主成分和指标权重，构造综合耐盐系数的隶属函数，计算得到D值；将D值作为因变量，构建包含荧光参数为自变量的多元逐步回归模型，最后，利用多功能植物光合表型测量系统采集的荧光数据，构建基于AlexNet框架的一维卷积神经网络，同时构建支持向量机、极限学习机和偏最小二乘法判别分析综合判别模型；根据综合判别模型和系统聚类进行分级建立综合耐盐鉴定体系进行筛选品种。
主权项：1.一种基于荧光成像的耐盐品种筛选方法，其特征在于，包括：步骤A1：使用多功能植物光合表型测量系统执行PAMTimeprotocol程序对白菜进行荧光测量，完整测量待测白菜的荧光淬灭动力学曲线；步骤A2：应用皮尔逊相关系数表示各个荧光指标之间的相关性，为PCA阶段作准备；步骤A3：通过主成分分析对原始数据进行降维处理，转化成一组线性无关的综合指标；步骤A4：结合主成分分析提取的主成分和指标权重，构造综合耐盐系数的隶属函数，计算得到综合耐盐系数D值；步骤A5：对白菜耐盐性进行深入筛选，将D值作为因变量，构建荧光参数为自变量的多元逐步回归模型；步骤A6：构建基于AlexNet框架的一维卷积神经网络，同时构建支持向量机、极限学习机和偏最小二乘法判别分析综合判别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北农业大学 一种基于荧光成像的耐盐品种筛选方法及系统
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