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水培番茄施氮量近紅外光譜預(yù)測(cè)模型的研究
摘要：通過小波變換去除了可見光區(qū)(350～560 nm)的噪聲,提取出了葉酸的特征波段366 nm和與葉綠素有關(guān)的特征波段380,414,437,554 nm.在560～2 500 nm的波長范圍內(nèi),去除噪聲后的最大誤差低于1.47%;在特征峰谷處的最大誤差不超過0.11%.用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了番茄施氮量預(yù)測(cè)模型.研究表明,在用植物探頭獲取番茄葉片光譜數(shù)據(jù)并去噪的條件下,用554,673,1 440,1 940 nm處的吸光度值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的.輸入變量建立的番茄施氮最的預(yù)測(cè)模型有很高的預(yù)測(cè)精度,有極大的潛力能夠滿足實(shí)際應(yīng)用的需要.對(duì)研究大田有效養(yǎng)分的預(yù)測(cè)模型也有重要的參考價(jià)值. 作者： 韓小平[1]左月明[1]李靈芝[2] Author： HAN Xiao-ping[1] ZUO Yue-ming[1] LI Ling-zhi[2] 作者單位： 山西農(nóng)業(yè)大學(xué)工程技術(shù)學(xué)院,山西,太谷,030801山西農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝學(xué)院,山西,太谷,030801 期 刊： 光譜學(xué)與光譜分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2010, 30(9) 分類號(hào)： S143.1 關(guān)鍵詞： 小波去噪 特征提取 模型預(yù)測(cè) 施氮量 水培 機(jī)標(biāo)分類號(hào)： S64 R24 機(jī)標(biāo)關(guān)鍵詞： 水培 番茄葉片 施氮量 近紅外光譜 預(yù)測(cè)模型 Near Infrared Spectrum Nitrogen Content Model 最大誤差 特征波段 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立 去除噪聲 預(yù)測(cè)精度 有效養(yǎng)分 小波變換 吸光度值 輸入變量 實(shí)際應(yīng)用 可見光區(qū) 光譜數(shù)據(jù) 基金項(xiàng)目： 國家自然科學(xué)基金，山西省留學(xué)基金【水培番茄施氮量近紅外光譜預(yù)測(cè)模型的研究】相關(guān)文章：
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