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基于半监督深度卷积生成对抗网络的不平衡自然老化大豆种质活力高光谱检测

文献类型： 中文期刊

作者： 李飞;王自强;武晶;辛霞;李春梅;徐虎博

作者机构：

关键词： 大豆种质;高光谱成像;活力检测;生成对抗网络;样本不平衡

期刊名称：智慧农业(中英文)

ISSN： 2096-8094

年卷期： 2025 年

页码：

收录情况： CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： [目的/意义]种质资源是高质量育种的“芯片”，评估大豆种质活力对于种质资源安全保存和大豆产业健康发展至关重要。传统的活力检测方法耗时、耗力且消耗种子，迫切需要开展无损、智能化和高通量的检测研究。高光谱成像结合深度学习为快速无损检测大豆种质活力提供了新途径。相较于人工老化样本，自然老化样本更能真实地反映种质活力衰退过程中的物质变化，但其有无活力样本数量不平衡限制了活力预测模型的泛化能力。[方法]为解决上述问题，提出了一种半监督深度卷积生成对抗网络（Semi-supervised Deep Convolutional Generative Adversarial Network, SDCGAN），以生成高质量的带活力标签的高光谱数据；并构建了光谱分数融合网络（Spectral Score Fusion Network, SSFNet），用于实现大豆种质活力的高光谱检测。利用SDCGAN对原始光谱进行数据增强，构建了原始光谱、生成光谱和混合光谱3种数据集；SSFNet通过对光谱通道进行自适应加权，突出活力相关特征、抑制冗余噪声，并开展迁移泛化实验验证模型稳健性。[结果与讨论]相较于原始和生成光谱数据集，SSFNet在样本数量更大、有无活力样本数量平衡的混合光谱数据集上实现了93.33%的最高活力分类准确率；与其他4种对比模型相比，SSFNet具有最佳的预测分类性能；在未知大豆品种的泛化测试中，SSFNet实现了73.67%的活力预测准确率，显著优于既往模型。[结论]研究结果将为样本不平衡条件下的种子活力智能无损检测技术研发提供方法参考和技术支撑。

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