【摘 要】
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利用可见/近红外光谱技术对大豆豆荚炭疽病严重度进行检测。分别采用主成分分析法（PCA）结合反向传输人工神经网络（BPNN）和连续投影算法（SPA）结合BPNN 2种组合模型进行分析预测。利
【机 构】
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浙江大学生物系统工程与食品科学学院,全国农业展览馆,浙江大学生物技术研究所
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利用可见/近红外光谱技术对大豆豆荚炭疽病严重度进行检测。分别采用主成分分析法（PCA）结合反向传输人工神经网络（BPNN）和连续投影算法（SPA）结合BPNN 2种组合模型进行分析预测。利用SPA的数据压缩功能和BPNN的学习预测能力实现对大豆豆荚炭疽病严重度的检测。以样本检测的准确率作为模型评价指标。实验结果显示SPA-BPNN的检测准确率最高,为90%。研究表明,SPA能够有效地进行波长选择,使BPNN模型获得满意的检测率。
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