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利用两级三层PCA-BP神经网络模型,实时分析马铃薯的营养成分,诊断可能缺少的营养元素,及时给出有效的防治方法,解决马铃薯品质下降问题。结果表明,该方法能够较准确地识别缺少钾、锰、铁、硼、镁和硫元素的马铃薯叶片,识别率达到96%以上。
基于机器学习的马铃薯营养成分分析研究
【摘 要】
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利用两级三层PCA-BP神经网络模型,实时分析马铃薯的营养成分,诊断可能缺少的营养元素,及时给出有效的防治方法,解决马铃薯品质下降问题。结果表明,该方法能够较准确地识别缺
【机 构】
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宁夏大学民族预科教育学院
【出 处】
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现代农业科技
【发表日期】
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2019年07期
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