基于太赫兹光谱技术与CS-SVM的转基因产品鉴别（英文）

发布时间：2018-04-24 17:08

  本文选题：太赫兹光谱 + 转基因生物　； 参考：《光谱学与光谱分析》2017年02期

【摘要】：提出了一种基于太赫兹(THz)光谱技术以及布谷鸟搜索(CS)算法优化支持向量机(SVM)的有效的转基因产品鉴别方法(CS-SVM)。实验采用太赫兹时域光谱(THz-TDS)系统测量了三种转基因大豆种子及其亲本样品在0.2~1.2THz波段的THz光谱,并采用SVM方法对转基因和非转基因大豆种子进行了分类鉴别研究,其中SVM的两个重要参数(惩罚因子和核参数)采用CS算法进行优化。实验结果表明,应用THz光谱技术结合CS-SVM方法为转基因和非转基因生物的检测和识别提供了一种快速、无损和可靠的分析方法。
[Abstract]:This paper presents an effective identification method for transgenic products based on THz (THz) spectroscopy and Cuckoo search (CSM) algorithm to optimize support vector machine (SVM). The THz spectra of three kinds of transgenic soybean seeds and their parent samples in 0.2~1.2THz band were measured by THz TDSs system, and the classification and identification of transgenic and non-transgenic soybean seeds were studied by SVM method. Two important parameters of SVM (penalty factor and kernel parameter) are optimized by CS algorithm. The experimental results show that the application of THz spectroscopy combined with CS-SVM provides a fast, nondestructive and reliable analytical method for the detection and identification of transgenic and non-transgenic organisms.
【作者单位】： 广西自动检测技术与仪器重点实验室桂林电子科技大学电子工程与自动化学院;
【基金】：the National Natural Science Foundation of China(11574059) partly supported by the Guangxi Natural Science Foundation(2015GXNSFBA139252) partly supported by the program(YQ15104)from Guangxi Key Laboratory of Automatic Detecting Technology and Instruments
【分类号】：S188

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