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2020年05期
基于BP神經網絡對薇甘菊預處理方法的選取
| 作 者 | 黃亦其，李婕，趙建曄，楊睿，李巖舟，孫中宇，喬曦 |
| 第一作者 | 黃亦其 |
| 作者單位 | 廣西大學機械工程學院，廣西南寧 |
| 卷 號 | 48 |
| 發表年份 | 2020 |
| 發表刊期 | 5 |
| 發表頁面 | 246-249,269 |
| 關 鍵 字 | 高光譜技術；薇甘菊目標識別；特征集選取；BP神經網絡模型 |
| 摘 要 | 以入侵植物薇甘菊高光譜圖像為研究對象，基于4種預處理方法對薇甘菊高光譜圖像進行降低噪聲處理，分別研究了基于主成分分析的特征提取方法和基于BP神經網絡的分類模型，篩選出薇甘菊高光譜識別的最優預處理方法，以實現薇甘菊的快速準確識別。結果顯示，預處理方法為一階、二階微分的識別率分別為81.2%和76.92%；標準正態變量變換（SNV）和一階微分+SG平滑的識別率分別為89.74%和87.18%。多次試驗得到基于SNV預處理方法的識別率最穩定，即得到最優預處理方法為SNV。 |
| 附 件 |
基于BP神經網絡對薇甘菊預處理方法的選取
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