【摘 要】
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香蕉在采后贮运过程极易受致病菌侵染腐烂，实现香蕉果实（以下简称蕉果）致病菌侵染程度的判别有利于潜在染病果实的及时检出和采取科学的防控措施.以腐皮镰孢菌（Fusarium solani）侵染的蕉果为对象，通过采集致病菌侵染不同阶段的蕉果的近红外光谱（930～1 650 nm）数据，基于全波段数据，对比不同光谱预处理方法对模型的影响后，分别建立了基于原始光谱的主成分-支持向量机判别模型（Princip
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金（32102087）； 广东省自然科学基金面上项目（2020A1515010795）； 清远市科技计划项目（2019DZX013）资助；
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香蕉在采后贮运过程极易受致病菌侵染腐烂，实现香蕉果实（以下简称蕉果）致病菌侵染程度的判别有利于潜在染病果实的及时检出和采取科学的防控措施.以腐皮镰孢菌（Fusarium solani）侵染的蕉果为对象，通过采集致病菌侵染不同阶段的蕉果的近红外光谱（930～1 650 nm）数据，基于全波段数据，对比不同光谱预处理方法对模型的影响后，分别建立了基于原始光谱的主成分-支持向量机判别模型（Principal component analysis-support vector machine classification, PCA-SVM）与偏最小二乘判别（Partial least squares discriminant analysis, PLSDA）模型，均取得了较好的判别效果，其验证集的判别准确率分别为83.33%和76.67%.利用竞争自适应重加权采样（Competitive adaptive reweighted sampling, CARS）算法进一步筛选出10个特征波长变量（1 117.5、1 140.7、1 146.4、1 255.5、1 284.0、1 312.5、1 403.2、1 493.2、1 498.8和1 621.5nm）,分别应用SVM与PLSDA建立了基于特征波长的致病菌侵染程度判别模型，CARS-SVM模型判别效果优于CARS-PLSDA模型，训练集与验证集判别准确率分别为84.78%和78.57%.结果表明，近红外光谱技术可较好地用于判别香蕉病菌侵染过程与程度.
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