基于改进人工神经网络的植物叶面积测定.pdf

  本文关键词：基于改进人工神经网络的植物叶面积测定，由笔耕文化传播整理发布。

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2013年2月农业机械学报第44卷第2期doi:10.6041/j.issn.1000鄄1298.2013.02.037基于改进人工神经网络的植物叶面积测定*郭孝玉1摇孙玉军1摇王轶夫1摇林静媛2(1.北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室,北京100083;2.福建农林大学园林学院,福州350002)摘要:叶面积作为植物光合作用的重要指标,是研究作物及林木生产力的基础。采用LM算法和贝叶斯规则相结合的网络训练模式,以毛竹叶面积为研究对象,综合优化其人工神经网络结构,构建最优的叶面积预测模型。研究结果显示,模型的最佳预测变量为叶片宽度和叶片长度变量组合,而增加叶片形状指数未提高叶面积预测模型精度;所建神经网络模型性能好、预测精度高,决定系数达0郾992,平均相对预测误差为4郾28%,可以准确估测毛竹叶面积。关键词:毛竹摇叶面积摇人工神经网络摇贝叶斯规则摇测定中图分类号:TP183;S758文献标识码:A文章编号:1000鄄1298(2013)workforDeterminationofPlantLeafAreaGuoXiaoyu1摇SunYujun1摇WangYifu1摇LinJingyuan2(1.TheKeyLaboratoryforSilvicultureandConservationofMinistryofEducation,BeijingForestryUniversity,Beijing100083,China2.CollegeofLandscapeArchitecture,FujianAgricultureandForestr... 内容来自转载请标明出处.

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