【摘 要】
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使用便携式分光辐射光谱仪和积分球采集冬小麦叶片样品的反射光谱信息,采用多元散射校正(MSC)方法对原始光谱进行预处理,之后对其提取主成分,输入人工神经网络(ANN)进行建模
【机 构】
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中国农业大学信息与电气工程学院,北京,100083
【出 处】
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中国农业工程学会电气信息与自动化专委会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会
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使用便携式分光辐射光谱仪和积分球采集冬小麦叶片样品的反射光谱信息,采用多元散射校正(MSC)方法对原始光谱进行预处理,之后对其提取主成分,输入人工神经网络(ANN)进行建模分析,可以很好地预测冬小麦叶片的水分含量.本文对孕穗期和乳熟期的小麦叶片水分含量进行了定量分析研究.基于MSC-ANN 算法的水分含量分析模型的预测相关系数都比较高,孕穗期小麦检验集的化学值与预测值的相关系数r 为0.9182,预测标准偏差SD 为0.995,相对标准偏差RSD 为1.35％;乳熟期小麦检验集的化学值与预测值的相关系数r 为0.9215,预测标准偏差SD 为2.2359,相对标准偏差RSD 为3.37％,模型预测结果良好.同传统方法相比较,人工网络的再训练系统能够建立更为理想的预测模型.
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