刘庆
- 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>>
- 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
