【摘 要】
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基于LIBS技术结合BP神经网络技术,对6类水稻种子进行类型鉴别研究.对水稻种子的LIBS全谱和分段光谱进行积分,再输入BP神经网络,得到:全谱积分前的识别率为81.02％,积分后识别率
【机 构】
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长江大学物理与光电工程学院,湖北,荆州434023
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基于LIBS技术结合BP神经网络技术,对6类水稻种子进行类型鉴别研究.对水稻种子的LIBS全谱和分段光谱进行积分,再输入BP神经网络,得到:全谱积分前的识别率为81.02％,积分后识别率为93.40％,识别率提高12.38％;分段光谱积分后识别效果较好的是中心波长为405 nm、570 nm、810 nm的光谱,将这三段光谱进行组合,组合光谱的识别率均超过94％,其中405～570～810 nm组合识别率最高达到97.67％;从该组合光谱中提取特征光谱输入神经网络,识别率为97.35％,识别时间为原组合光谱的53％.结果表明:LIBS积分信号下的组合光谱法识别迅速可靠,适用于水稻种子的快速批量检测.
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