| 基于BP神经网络对薇甘菊预处理方法的选取 |
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| 引用本文： | 黄亦其,李婕,赵建晔,杨睿,李岩舟,孙中宇,乔曦. 基于BP神经网络对薇甘菊预处理方法的选取[J]. 安徽农业科学, 2020, 0(5): 246-249+269 |
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| 作者姓名： | 黄亦其 李婕 赵建晔 杨睿 李岩舟 孙中宇 乔曦 |
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| 作者单位： | 1.广西大学机械工程学院;2.中国农业科学院深圳农业基因组研究所;3.青岛中农万联科技有限公司;4.广东省科学院广州地理研究所 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金青年科学基金项目(31801804)； |
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| 摘 要： | 以入侵植物薇甘菊高光谱图像为研究对象,基于4种预处理方法对薇甘菊高光谱图像进行降低噪声处理,分别研究了基于主成分分析的特征提取方法和基于BP神经网络的分类模型,筛选出薇甘菊高光谱识别的最优预处理方法,以实现薇甘菊的快速准确识别。结果显示,预处理方法为一阶、二阶微分的识别率分别为81.2%和76.92%;标准正态变量变换(SNV)和一阶微分+SG平滑的识别率分别为89.74%和87.18%。多次试验得到基于SNV预处理方法的识别率最稳定,即得到最优预处理方法为SNV。
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| 关 键 词： | 高光谱技术 薇甘菊目标识别 特征集选取 BP神经网络模型 |
Selection of Pretreatment Method for Mikania micrantha Based on BP Neural Network |
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