小波神经网络在玉米营养品质鉴定中的应用

玉米是生态农业的关键农作物之一,富含蛋白质、纤维素、脂肪等物质,为实现优质玉米的培养,需要对玉米营养品质进行快速鉴定。同时,针对同一品种的玉米对不同频率的光会产生不同光谱响应数据的特点,为实现利用光谱建模快速鉴定玉米营养品质的目的,提出了基于BP神经网络的平均影响值(BP_MIV)光谱因子筛选方法。利用BP_MIV法筛选出对玉米营养品质贡献率大的波长对应的光谱响应数据列,同时由于光谱测量过程中受到试验环境、仪器参数配置、光散射效应等因素的影响,光谱响应数据中除包含玉米样品营养品质含量的信息外,同时还存在各种噪音干扰,因此,对该响应数据进行小波去噪处理,最后建立优选波长因子下的小波神经网络玉米营养品质鉴定预报模型。结果表明,筛选出的波长因子能较好地代表众多光谱因子,对玉米蛋白质的预报精度较传统的统计方法要高。