| 霉变板栗的近红外光谱和神经网络方法判 |
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| 引用本文： | 周竹,刘洁,李小昱,李培武,王为,展慧.霉变板栗的近红外光谱和神经网络方法判[J].农业机械学报,2009,40(Z1):109-112. |
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| 作者姓名： | 周竹 刘洁 李小昱 李培武 王为 展慧 |
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| 作者单位： | 1. 华中农业大学工程技术学院,武汉,430070
2. 中国农业科学院油料作物研究所,武汉,430062 |
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| 摘 要： | 利用近红外光谱检测了带壳板栗的品质.在波数为12000～4000cm-1范围内采用近红外漫反射法采集了合格板栗和霉变板栗的光谱,用6种光谱预处理方法分析数据,比较了板栗近红外光谱在不同预处理方法下所建模型的识别率.试验结果表明经矢量归一化预处理所建模型识别效果最好,对预测集中的合格板栗、表面霉变板栗、内部霉变板栗的预测正确率分别为94.74%、94.44%、92.31%.
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| 关 键 词： | 板栗 近红外光谱 BP神经网络 预处理 主成分提取 |
of Moldy Chinese Chestnut Based on Artificial Neural Network and Near Infrared Spectra |
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| Zhou Zhu Liu Jie Li Xiaoyu Li Peiwu Wang Wei Zhan Hui.of Moldy Chinese Chestnut Based on Artificial Neural Network and Near Infrared Spectra[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2009,40(Z1):109-112. |
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| Authors: | Zhou Zhu Liu Jie Li Xiaoyu Li Peiwu Wang Wei Zhan Hui |
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| Institution: | 1.College of Engineering & Technology;Huazhong Agricultural University;Wuhan 430070;China2.Oil Crops Research Institute;Chinese Academy of Agricultural Sciences;Wuhan 430062;China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Chinese chestnut Near infrared spectra BP neural network Preprocessing Principal component analysis |
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