知识贝壳
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所属栏目：计算机软件及计算机应用
【日期】：2016-09-01
【关键词】：甜菜;;氮素;;预测;;BP神经网络;;相关系数
【摘要】：当前农业甜菜生产中存在普遍的氮肥过量使用的问题,建立实时准确农田氮肥推荐体系至关重要。为此,通过利用BP神经网络算法利用图像数据对甜菜氮素含量进行预测,通过合理剔除原始数据中不符合拍摄条件的异常图像数据,选取147组数据作为训练集,90组数据组为预测集,将R、G、B作为输入量,通过BP神经网络算法训练得到预测值与实际值最优相关系数为r=0.70,均方根误差RMSE=4.60。将R/(R+G+B)、G/(R+G+B)、B/(R+G+B)作为输入量,利用BP神经网络算法训练后预测值与实际值最优相关系数r=0.6 4,均方根误差RMSE=3.66。由此可以看出:使用BP神经网络算法建立甜菜颜色特征信息氮素模型是可行的,可为农业甜菜生产中实时无损诊断植株氮素含量提供方法支持。