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陈自力

作品数：1 被引量：3H指数：1
供职机构：浙江省标准化研究院更多>>
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相关领域：农业科学更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇农业科学

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇偏最小二乘
  • 1篇偏最小二乘法
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇近红外
  • 1篇近红外光
  • 1篇近红外光谱
  • 1篇工神经网络
  • 1篇光谱
  • 1篇光谱分析
  • 1篇光谱分析技术
  • 1篇红外
  • 1篇红外光
  • 1篇红外光谱
  • 1篇人工神经网

机构

  • 1篇浙江大学
  • 1篇浙江省标准化...

作者

  • 1篇何勇
  • 1篇冯盘
  • 1篇施佳慧
  • 1篇邵咏妮
  • 1篇朱加进
  • 1篇陈自力

传媒

  • 1篇光谱学与光谱...

年份

  • 1篇2011
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
可见/近红外光谱分析技术快速鉴别航天育种番茄被引量：3
2011年
提出了利用可见/近红外光谱技术快速无损鉴别航天育种番茄品种的方法,采用偏最小二乘法对光谱特征信息进行提取,与神经网络结合建立番茄品种的鉴别模型。该模型将提取后的主成分作为神经网络的输入,加速了神经网络的训练速度。同时采用小波变换对大量光谱数据进行压缩,并结合神经网络建立番茄品种鉴别模型,该模型将压缩后的数据作为神经网络的输入。通过对太空育种突变株M1,M2及其亲本番茄品种的共105个番茄果实样本建立训练模型,并用每个品种15个样本,共45个番茄果实的样本进行预测。两个模型的鉴别正确率分别达到95.6%和97.8%。说明本方法具有较高的鉴别准确度,为航天育种番茄品种的快速无损鉴别提供了新的方法。
施佳慧陈自力邵咏妮何勇冯盘朱加进
关键词：近红外光谱偏最小二乘法人工神经网络
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