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[目的/意义]菌草是多年生可用作饲料与生物质能源的草本植物,在温带种植需克服越冬问题。低温胁迫会对菌草的生长发育造成不利影响。丙二醛（Malondialdehyde,MDA）作为诊断菌草低温胁迫状态的有力诊断指标,利用光谱技术反演MDA含量,可快速无损地评估菌草生长动态,为菌草育种及低温胁迫诊断提供参考。[方法]本研究基于6个品种的菌草植株,设置低温胁迫组与常温对照组,获取菌草苗期的可见/近红外光谱（Visible/Near Infrared Spectrum,VIS/NIR）数据与叶片MDA含量信息,分析低温胁迫条件下菌草MDA含量及其光谱反射率均相应增加的变化趋势;为提升模型的检测效果,提出了改进的一维深度卷积生成式对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN）用于样本数量增广,并建立基于随机森林（Random Forest,RF）、偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）以及卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CN... 相似文献
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