| 基于小波变换和神经网络的可见‐近红外光谱对烟草品种的鉴别 |
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| 引用本文： | 王遵义,邵咏妮.基于小波变换和神经网络的可见‐近红外光谱对烟草品种的鉴别[J].浙江大学学报(农业与生命科学版),2009,35(6):655-658. |
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| 作者姓名： | 王遵义 邵咏妮 |
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| 作者单位： | 1. 浙江万里学院,浙江,宁波,315100
2. 浙江大学,生物系统工程与食品科学学院,浙江,杭州,310029 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，浙江省宁波市重大科技攻关资助项目，浙江省宁波市自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 为了实现烟草不同品种的快速光谱鉴别,采用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析,并将小波变换用于对大量光谱数据的压缩,同时结合神经网络建立烟草品种鉴别模型.该模型将压缩后的数据作为神经网络的输入,加速了神经网络的训练速度.通过对4个品种的80个烟草样本建立训练模型,并用每个品种5个样本,共20个烟草样本进行预测.结果表明,用该方法对本研究4个品种的烟草鉴别正确率达100%.说明该方法具有很好的分类和鉴别作用,为烟草品种的快速鉴别提供了一种新方法.
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| 关 键 词： | 可见-近红外光谱 烟草 主成分分析 小波变换 人工神经网络 品种鉴别 |
Discrimination of tobacco varieties using vis/near infrared spectra by wavelet transform and back propagation neural network model |
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| WANG Zun-yi,SHAO Yong-ni.Discrimination of tobacco varieties using vis/near infrared spectra by wavelet transform and back propagation neural network model[J].Journal of Zhejiang University(Agriculture & Life Sciences),2009,35(6):655-658. |
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| Authors: | WANG Zun-yi SHAO Yong-ni |
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