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基于人工神经网络的稻田杂草稻光谱识别
引用本文:邹华东,陈树人,陈刚,闫润.基于人工神经网络的稻田杂草稻光谱识别[J].农机化研究,2013(1):156-158,163.
作者姓名:邹华东  陈树人  陈刚  闫润
作者单位:江苏大学 现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室;江苏农林职业技术学院机电工程系
基金项目:镇江市农业科技支撑计划项目(NY2011002);江苏省自然科技基金项目(BK2009200);江苏省普通高校科研创新计划项目(1221200026)
摘    要:利用便携式光谱仪采集水稻和杂草稻叶片的光谱信息,光谱的波段范围是350~2 500nm。同时,利用求一阶导数来对原始光谱数据进行预处理,对预处理后的光谱数据进行主成分分析,优选出4个波段点:525,722,1 392,1 882 nm。在每个波段点处选择10个特征波段,组成40×48的矩阵作为神经网络的输入模型。利用Matlab建立BP神经网络的识别模型进行训练,对于训练好的模型进行仿真以及模型检验,其识别精度可以达到90%以上。

关 键 词:杂草稻  光谱  人工神经网络  识别

Identification of Weedy Rice Using Vis/NIR Spectroscopy and Artificial Neural Network
Zou Huadong,Chen Shuren,Chen Gang,Yan Run.Identification of Weedy Rice Using Vis/NIR Spectroscopy and Artificial Neural Network[J].Journal of Agricultural Mechanization Research,2013(1):156-158,163.
Authors:Zou Huadong  Chen Shuren  Chen Gang  Yan Run
Institution:1,2(1.Key Laboratory of Modern Agricultural Equipment and Technology,Ministry of Deucation,Jiangsa University,Zhenjiang 212013,China;2.Deparment of Electricmachinic,Jiangsu Agricultural and Forestry Occupation Technology College,Jurong 212400,China)
Abstract:
Keywords:
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