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基于BP神经网络对薇甘菊预处理方法的选取

文献类型： 中文期刊

作者： 黄亦其 1 ; 李婕 1 ; 赵建晔 1 ; 杨睿 1 ; 李岩舟 1 ; 孙中宇 1 ; 乔曦 1 ;

作者机构： 1.广西大学机械工程学院;中国农业科学院深圳农业基因组研究所;青岛中农万联科技有限公司;广东省科学院广州地理研究所

关键词： 高光谱技术;薇甘菊目标识别;特征集选取;BP神经网络模型

期刊名称： 安徽农业科学

ISSN： 0517-6611

年卷期： 2020 年 05 期

页码： 246-249+269

摘要： 以入侵植物薇甘菊高光谱图像为研究对象,基于4种预处理方法对薇甘菊高光谱图像进行降低噪声处理,分别研究了基于主成分分析的特征提取方法和基于BP神经网络的分类模型,筛选出薇甘菊高光谱识别的最优预处理方法,以实现薇甘菊的快速准确识别。结果显示,预处理方法为一阶、二阶微分的识别率分别为81.2%和76.92%;标准正态变量变换(SNV)和一阶微分+SG平滑的识别率分别为89.74%和87.18%。多次试验得到基于SNV预处理方法的识别率最稳定,即得到最优预处理方法为SNV。

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