學位論文

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Subject: search.filters.subject.蘭花病毒檢測

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    遠距、無耗材、手持式的蘭花病毒快篩機
    (2020) 潘崇政; Pan, Chung-Cheng
    台灣地處緯度與地形落差大，造成農業發展的多樣性，舉凡食用的農產品以及觀賞用花卉植物發展出傲人之農業成就。但因環境多樣造成病害亦多，諸如蝴蝶蘭，其病毒困擾造成栽培者的巨大損失，尤其病毒有潛伏期，以現行的檢測方法，除了以栽種人員憑經驗以外觀判斷花株是否感染以外，就是耗時費力的生物檢測，例如：酵素免疫吸附分析法、聚合酶連鎖反應、免疫試紙、磁減量法等。篩選檢測無法普及，僅能抽樣，故易有漏網之魚。 本技術以手持光學探測方式用LED發光照射葉子再以探測頭收光，汲取訊號後經光譜儀還有控制板整理光波數據，搭配手機回傳至資料庫。將資料經平滑化、標準化及PCA降維前處理後，使用『支持向量機』及『極限梯度提升』兩種演算法進行分類分析，得出對於蘭花病毒的判斷準確度及效果。其中SVC判斷生病蘭花的準確率達87%、XGBoost判斷生病蘭花的準確率達91%(不論是已經發病還是未發病處於潛伏期的苗株都一體適用)，相對於以往耗時費力且無法普及到每一株蘭花的方式，本遠距、無耗材、手持式的蘭花病毒快篩機，讓花農能在其肉眼看不到的潛伏期得知感染結果，以防範群聚感染。
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    大數據分析應用於蘭花病毒檢測技術
    (2018) 李冠潔; Lee, Kuan-Chieh
    臺灣為世界主要蘭花出口國之一，種類繁多，但因其觀賞性質，若受病毒危害會影響外觀、降低價值，會造成農民的重大損失。現今檢驗方法包括逆轉錄聚合酶反應(Reverse Transcription-Polymerase Chain Reaction, RT-PCR)、酵素連結免疫吸附分析法(Enzyme-linked immunosorbent assay, ELISA)等等，皆耗時、需耗材且需專業人士操作，並需採集植物檢體檢測，傷害植物本體，作為觀賞性植物，若傷害到葉片，便失去了其商業價值。本技術結合蘭花光譜資訊，以數據分析蘭花是否含有病毒，以非侵入式且無耗材之方式收取光譜資訊後，建立資料庫並作數據分析。目前以三種演算法分析結果，分別是貝氏分類法、感知器模型、支援向量機，準確率分別是57%、59%、64%，將來還會再提升準確率，優化演算法。