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首页 > 过刊浏览>2007年第26卷第6期 >433-436
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基于独立组分分析和BP神经网络的可见/ 近红外光谱稻谷年份的鉴别
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S511.22 S511.33

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国家自然科学基金 , 国家科技支撑计划 , 高等学校博士学科点专项科研基金


DISCRIMINATION YEARS OF ROUGH RICE BY USING VISIBLE/NEAR INFRARED SPECTROSCOPY BASED ON INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS AND BP NEURAL NETWORK
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    建立了一种基于独立组分分析的可见/近红外光谱反射技术快速鉴别稻谷年份的新方法.首先用独立组分分析方法获取不同年份稻谷的可见/近红外光谱载荷图,将载荷图中相关性最大的波段(特征波段)作为人工神经网络的输入建立稻谷年份的鉴别模型.每个年份40个样本,3个年份共120个样本用来建立BP神经网络模型,剩余的3个年份各20个样本用于预测.预测的结果表明,准确率达到100%.同时通过独立组分分析,得到了稻谷主要成分对应的敏感波段.说明本文提出的基于独立组分分析的方法具有很好的鉴别效果,为稻谷的年份鉴别提供了一种新方法.

    Abstract:

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    引证文献
引用本文

邵咏妮,曹芳,何勇.基于独立组分分析和BP神经网络的可见/ 近红外光谱稻谷年份的鉴别[J].红外与毫米波学报,2007,26(6):433~436]. SHAO Yong-Ni, CAO Fang, HE Yong. DISCRIMINATION YEARS OF ROUGH RICE BY USING VISIBLE/NEAR INFRARED SPECTROSCOPY BASED ON INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS AND BP NEURAL NETWORK[J]. J. Infrared Millim. Waves,2007,26(6):433~436.]

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  • 收稿日期:2006-11-27
  • 最后修改日期:2007-05-14
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