基于遗传神经网络的大豆脂肪酸含量近红外光谱检测

本文提出了一种利用遗传神经网络建立数学模型的方法,建立起化学测定值与近红外光谱数据之间的定量关系。把得到的近红外光谱数据作为网络的输入,把用化学法测定的五种脂肪酸含量作为网络的输出,再利用遗传算法训练神经网络的权值,建立大豆脂肪酸的神经网络检测模型,探索出一种能够准确、高效地完成近红外光谱检测的神经网络模型。     

基于BP神经网络的大豆叶片病害诊断模型的研究

本文以大豆叶片为研究对象,主要针对大豆灰斑病、霜霉病和细菌性斑点病进行诊断。首先,在东北农业大学教育部大豆生物学重点实验室的实验基地培育灰斑病、霜霉病和细菌性斑点病的纯正样本,然后通过对病斑特征的分析,确定病斑特征与病害种类的关系,建立大豆叶片病害的BP神经网络诊断模型。测试结果表明,针对轻度病害,灰斑病、霜霉病、细菌性斑点病和其它病害的识别精度分别为88.75%,87.50%,87.50%,85.00%;中度病害识别精度分别为91.25%,90.00%,91.25%,88.75%;重度病害识别精度分别为93.75%,92.50%,93.75%,92.50%。