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基于深度信念网络的多品种水稻生物量无损检测
被引量：
3
1
作者
段凌凤
潘井旭
+3 位作者
郭子龙
刘海北
覃建祥
柯希鹏
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期136-143,共8页
提出了基于深度信念网络的多品种生殖生育期水稻生物量无损检测方法。对在正常生长及干旱胁迫两个不同环境下的483个水稻品种,分别于胁迫前、胁迫后和复水后3个时间点进行图像采集。利用HSL颜色空间固定阈值分割法分割图像,并对处理后...
提出了基于深度信念网络的多品种生殖生育期水稻生物量无损检测方法。对在正常生长及干旱胁迫两个不同环境下的483个水稻品种,分别于胁迫前、胁迫后和复水后3个时间点进行图像采集。利用HSL颜色空间固定阈值分割法分割图像,并对处理后的图像进行特征提取,共提取57个特征值。对数据进行归一化处理后,构建基于深度信念网络的水稻生物量模型,根据决定系数R^2、平均相对误差(MAPE)及相对误差绝对值的标准差(SAPE)选择最优模型,并与逐步线性回归模型进行比较。结果表明,基于深度信念网络的生物量测量模型性能更优,R^2为0.9299,MAPE为11.19%,SAPE为18.36%。本研究提供了一种精度高且适用于多品种、不同生殖生育期、不同生长环境的水稻生物量无损检测模型,为水稻研究提供了新的测量工具。
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关键词
水稻
生物量
深度信念网络
多品种
生殖生育期
无损检测
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职称材料
题名
基于深度信念网络的多品种水稻生物量无损检测
被引量：
3
1
作者
段凌凤
潘井旭
郭子龙
刘海北
覃建祥
柯希鹏
机构
华中农业大学工学院
华中农业大学作物遗传改良国家重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期136-143,共8页
基金
国家自然科学基金项目(31701317)
湖北省自然科学基金项目(2017CFB208)
国家级大学生创新创业训练计划项目(201810504075)
文摘
提出了基于深度信念网络的多品种生殖生育期水稻生物量无损检测方法。对在正常生长及干旱胁迫两个不同环境下的483个水稻品种,分别于胁迫前、胁迫后和复水后3个时间点进行图像采集。利用HSL颜色空间固定阈值分割法分割图像,并对处理后的图像进行特征提取,共提取57个特征值。对数据进行归一化处理后,构建基于深度信念网络的水稻生物量模型,根据决定系数R^2、平均相对误差(MAPE)及相对误差绝对值的标准差(SAPE)选择最优模型,并与逐步线性回归模型进行比较。结果表明,基于深度信念网络的生物量测量模型性能更优,R^2为0.9299,MAPE为11.19%,SAPE为18.36%。本研究提供了一种精度高且适用于多品种、不同生殖生育期、不同生长环境的水稻生物量无损检测模型,为水稻研究提供了新的测量工具。
关键词
水稻
生物量
深度信念网络
多品种
生殖生育期
无损检测
Keywords
rice
biomass
deep belief network
multiple varieties
reproductive stage
nondestructive measurement
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度信念网络的多品种水稻生物量无损检测
段凌凤
潘井旭
郭子龙
刘海北
覃建祥
柯希鹏
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
3
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