大豆豆荚炭疽病严重度的光谱检测

• 作者: 何勇 冯斌 冯雷 楼兵干 陈双双
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 大豆 可见/近红外光谱 连续投影算法 反向传输人工神经网络 主成分分析 偏最小二乘法
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 175-179,192
• 分类号: O657.3|S435.621.2+2
• 字数: 4224字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2012.08.032

摘要

利用可见/近红外光谱技术对大豆豆荚炭疽病严重度进行检测.分别采用主成分分析法(PCA)结合反向传输人工神经网络(BPNN)和连续投影算法(SPA)结合BPNN 2种组合模型进行分析预测.利用SPA的数据压缩功能和BPNN的学习预测能力实现对大豆豆荚炭疽病严重度的检测.以样本检测的准确率作为模型评价指标.实验结果显示SPA - BPNN的检测准确率最高,为90％.研究表明,SPA能够有效地进行波长选择,使BPNN模型获得满意的检测率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何勇	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	511	9054	45.0	65.0
2	楼兵干	浙江大学生物技术研究所	67	833	18.0	25.0
3	冯雷	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	34	718	16.0	26.0
4	陈双双	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	7	77	4.0	7.0