%0 Journal Article
%T 基于独立组分分析和BP神经网络的可见/近红外光谱稻谷年份的鉴别
%J 红外与毫米波学报
%D 2007
%X 建立了一种基于独立组分分析的可见/近红外光谱反射技术快速鉴别稻谷年份的新方法.首先用独立组分分析方法获取不同年份稻谷的可见/近红外光谱载荷图,将载荷图中相关性最大的波段(特征波段)作为人工神经网络的输入建立稻谷年份的鉴别模型.每个年份40个样本,3个年份共120个样本用来建立BP神经网络模型,剩余的3个年份各20个样本用于预测.预测的结果表明,准确率达到100%.同时通过独立组分分析,得到了稻谷主要成分对应的敏感波段.说明本文提出的基于独立组分分析的方法具有很好的鉴别效果,为稻谷的年份鉴别提供了一种新方法.
%K 可见/近红外光谱
%K 稻谷
%K 独立组分分析
%K BP神经网络
%K 独立组分分析
%K 工神经网络
%K 近红外光谱
%K 稻谷
%K 鉴别模型
%K VISIBLE
%K RICE
%K ROUGH
%K DISCRIMINATION
%K BPNEURALNETWORK
%K INDEPENDENTCOMPONENTANALYSIS
%K BASED
%K 效果
%K 敏感波段
%K 对应
%K 成分
%K 准确率
%K 结果
%K 预测
%K 网络模型
%U http://journal.sitp.ac.cn/hwyhmb/hwyhmbcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=200706104&flag=1