[发明专利]一种小麦突变体识别方法

权利要求书

1.一种小麦突变体识别方法，其特征在于，包括：

收集小麦籽粒的红外光谱，将红外光谱数据按预定比例分为训练集和预测集；

对训练集和预测集中的红外光谱数据进行预处理后，分别基于训练集中红外光谱数据的特征吸收峰波数和特征吸收波段，对随机森林模型和判别分析模型进行训练；

根据训练后的随机森林模型和判别分析模型的准确率，筛选最佳预处理方式；

基于最佳预处理方式，通过训练后的随机森林模型识别待测小麦红外光谱数据的最佳判别波段，确定突变体类型，并基于最佳判别波段通过判别分析模型鉴别对应的小麦突变体。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理方式包括基线校正-纵坐标归一化、基线校正-纵坐标归一化-二阶导数谱、基线校正-纵坐标归一化-自动平滑、基线校正-纵坐标归一化-自动平滑-一阶导数谱和基线校正-纵坐标归一化-自动平滑-二阶导数谱。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别基于训练集中红外光谱数据的特征吸收峰波数和特征吸收波段，对随机森林模型和判别分析模型进行训练还包括：

训练后的随机森林模型以及最佳红外光谱预处理方法在不同波段对判别分析模型的影响，筛选所述判别分析模型的最佳建模波段。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于最佳判别波段通过判别分析模型对待测小麦进行分类包括：

计算待测小麦突变体与对照突变体之间的马氏距离，采用Origin绘制小麦籽粒突变体判别分析模型二维图，基于判别分析模型二维图将待测小麦突变体与对照突变体重新聚类，区分真实突变体对应的光谱数据。