【摘 要】
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为了实现玉米种子活力多等级快速、精确、无损检测,建立一种基于类间相关系数和最小法(SMCC)特征提取融合BP神经网络的检测模型。首先用人工加速老化的方法将玉米种子老化为5个等级,用近红外漫反射光谱仪采集样本光谱;然后采用主成分分析(PCA)和SMCC方法分别提取光谱特征作为BP神经网络的输入,以对应的老化等级作为输出建立模型并训练;以模型预测精度、交叉熵和迭代次数作为评价指标。结果表明,SMCC特征提取结合BP神经网络建立的模型最佳。
【机 构】
：
黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院,黑龙江八一农垦大学农学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(No.2016YFD0701300),黑龙江省自然科学基金(No.C2018050),大庆市科技局科技项目(No.zd-2019-38),黑龙江省省属高校基本科研业务费科研项目(No.ZRCPY201914)资助。
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为了实现玉米种子活力多等级快速、精确、无损检测,建立一种基于类间相关系数和最小法(SMCC)特征提取融合BP神经网络的检测模型。首先用人工加速老化的方法将玉米种子老化为5个等级,用近红外漫反射光谱仪采集样本光谱;然后采用主成分分析(PCA)和SMCC方法分别提取光谱特征作为BP神经网络的输入,以对应的老化等级作为输出建立模型并训练;以模型预测精度、交叉熵和迭代次数作为评价指标。结果表明,SMCC特征提取结合BP神经网络建立的模型最佳。
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