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摘要:
为给烟叶质量评价提供实用方法和理论依据,本研究基于模糊数学理论和神经网络机器学习理论,从大理红花大金元的主要化学成分和感官评吸结果确定烟叶品质的内在关系入手,通过BP算法建立了基于化学成分的神经网络模型.结果表明,模糊隶属函数结合BP神经网络的方法可以有效、可靠地运用于基于化学成分的烟叶质量感官评价辅助决策中,并可方便地应用于其它方面;还提供了BP神经网络的MATLAB实现程序.
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文献信息
篇名 基于化学成分的烟叶质量神经网络预测
来源期刊 西南农业学报 学科 农学
关键词 神经网络 BP算法 烟叶质量 化学成分 感官评吸
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 作物遗传育种·种质资源
研究方向 页码范围 48-53
页数 分类号 S572
字数 3610字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4829.2012.01.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蒋美红 24 209 8.0 13.0
2 邓国宾 31 285 10.0 14.0
3 徐安传 2 42 2.0 2.0
4 资文华 20 220 8.0 13.0
5 段俊杰 4 24 4.0 4.0
6 王岚 5 32 4.0 5.0
7 胡巍耀 1 8 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
BP算法
烟叶质量
化学成分
感官评吸
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西南农业学报
月刊
1001-4829
51-1213/S
大16开
成都市外东沙河大桥侧
62-152
1982
chi
出版文献量(篇)
8472
总下载数(次)
8
总被引数(次)
71178
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