【摘 要】
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应用近红外（NIR）光谱和误差反传人工神经网络（BP-ANN）方法建立了水稻叶片氮素含量的定量分析模型。首先对近红外光谱进行Savitzky-Golay求导处理,然后通过相关系数法选择波长范围
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应用近红外（NIR）光谱和误差反传人工神经网络（BP-ANN）方法建立了水稻叶片氮素含量的定量分析模型。首先对近红外光谱进行Savitzky-Golay求导处理,然后通过相关系数法选择波长范围,采用偏最小二乘回归PLS降维并输入BP-ANN建立校正模型,用验证样品对校正模型进行验证。结果表明：BP-ANN最佳模型的预测相关系数（RP）为0.974 7,预测标准误差（SEP）为4.005,预测相对标准差（RPD）为3.109。表明BP-ANN模型稳健可靠,可较好地用于水稻叶片氮素的快速测定。
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