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李辉

作品数:2 被引量:3H指数:1
供职机构:长江大学物理与光电工程学院更多>>
发文基金:荆州市科技发展计划项目更多>>
相关领域:电子电信理学机械工程更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇电子电信
  • 1篇机械工程
  • 1篇理学

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇水稻
  • 2篇谱学
  • 2篇网络
  • 2篇激光诱导
  • 2篇激光诱导击穿
  • 2篇激光诱导击穿...
  • 2篇光谱
  • 2篇光谱学
  • 2篇光诱导
  • 2篇BP神经
  • 2篇BP神经网
  • 2篇BP神经网络
  • 1篇水稻品种

机构

  • 2篇长江大学

作者

  • 2篇王阳恩
  • 2篇李辉
  • 2篇刘庆
  • 2篇林佳辉
  • 1篇柯梽全
  • 1篇徐大海

传媒

  • 2篇激光杂志

年份

  • 1篇2017
  • 1篇2016
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
分段激光诱导击穿光谱的水稻种子识别被引量:1
2017年
水稻品种识别能有效防御假冒伪劣种子,提高水稻种子纯度。利用激光诱导击穿光谱,采用BP神经网络对水稻种子进行了类型识别研究。当波长范围为222.054nm至849.019nm的全谱数据为BP神经网络的输入值时,其识别率为91.2%。将全谱数据进行去噪后,其识别率提高到96.4%。采用分段光谱进行识别时,识别率降低且各段的识别率相差较大,但其识别所用时间大大减小。采用适当的分段光谱组合识别时,能提高其识别率,其识别率可达到92.4%,超过了全谱去噪前的识别率,而识别所用时间远小于全谱识别所用时间。结果表明:利用适当的分段组合激光诱导击穿光谱对水稻品种进行识别时,能在较短的时间内达到满意的识别效果。
李辉王阳恩刘庆林佳辉徐大海
关键词:光谱学激光诱导击穿光谱BP神经网络
基于激光诱导击穿光谱的水稻品种鉴别研究被引量:2
2016年
采用激光诱导击穿光谱技术,结合BP神经网络技术对5种水稻种子进行了品种鉴别研究。讨论了两种用于水稻品种鉴别的方法,第一种是"特征谱法",从样品的全谱光谱图中选取Mg、Si、Ca、Na、K等5种元素的谱线构成特征谱,再将此特征谱输入BP神经网络对水稻种子进行识别;第二种是"分段特征谱法",将样品的全谱分为12段光谱,在每一段光谱中,利用自动选谱法选择一些峰构成特征谱,将其输入BP神经网络对水稻种子进行识别。实验结果表明:利用BP神经网络进行水稻种子的品种鉴别时,"分段特征谱法"比"特征谱法"更加适用,且前者的BP神经网络识别率最高可达100%。
柯梽全王阳恩范润洲李辉刘庆林佳辉
关键词:光谱学激光诱导击穿光谱BP神经网络
共1页<1>
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