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基于BP神经网络的番茄叶面积指数测定方法研究
  • ISSN号:1000-6346
  • 期刊名称:《中国蔬菜》
  • 时间:0
  • 分类:S641.2[农业科学—蔬菜学;农业科学—园艺学]
  • 作者机构:[1]沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁沈阳110161, [2]中国农业科学院蔬菜花卉研究所,北京100081
  • 相关基金:国家科技支撑计划项目(2006BAD07801),农业部行业科技专项(nyhyzx07-007),国家自然科学基金重大国际合作项目(60073007)
中文摘要:

为了准确快速地测定番茄的叶面积指数,根据BP神经网络的建模原理,训练并建立了基于BP神经网络模型的番茄叶面积指数测定方法。应用分析表明:训练好的BP神经网络模型可以在不破坏番茄植株叶片的情况下借助番茄生长发育天数快速预测番茄的叶面积指数,经检验该方法在测定番茄叶面积指数等方面具有实用性和可靠性。

英文摘要:

In order to quickly and accurately predict tomato leaf area index and according to the principles of BP neural network, tomato leaf area index measurement method is exercised and established. After testing, it is practical and dependable to use this method to forecast tomato leaf area index by tomato growth days without destroying the plant lamina.

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期刊信息
  • 《中国蔬菜》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:农业部
  • 主办单位:中国农业科学院蔬菜花卉研究所
  • 主编:祝旅
  • 地址:北京中关村南大街12号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:zgsc@caas.cn
  • 电话:010-68919550
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-6346
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2326/S
  • 邮发代号:82-131
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖,第三届全国优秀农业期刊一等奖,中国期刊方阵双百期刊,第二届全国优秀科技期刊二等奖,全国农口学会优秀科技期刊奖,第一届全国优秀科技期刊二等奖,农业部优秀科技期刊奖,北京市全优期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 英国农业与生物科学研究中心文摘,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:19201