基于BP神经网络小麦含水量的近红外检测方法

• 作者: 付玲 周显青 张玉荣
• 来源期刊: 河南工业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小麦 近红外 水分 BP神经网络 快速检测 建模
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 17-20
• 分类号: TS210
• 语种: 中文

摘要

为了实现小麦籽粒水分含量的快速、准确测定,以小麦含水量的国标测定值为BP神经网络的目标向量,采用近红外分析仪扫描小麦籽粒光谱图并进行预处理,使用主成分分析对预处理后的光谱数据降维,将其作为BP神经网络的输入向量,采用BP神经网络对小麦的含水量进行预测.结果表明:国标法测定值与BP神经网络结合近红外法测定值之间的T检验结果为P=0.52＞0.05,两种方法测定结果无显著性差异.采用BP神经网络对小麦水分的预测值与国标测定值之间的R2为0.999,可以用来预测小麦的水分含量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周显青	河南工业大学粮油食品学院	160	1837	22.0	30.0
2	张玉荣	河南工业大学粮油食品学院	156	1706	22.0	29.0
3	付玲	河南工业大学粮油食品学院	9	74	5.0	8.0