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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 被引量:4

Studies on Tomato Leaf Area Index Measurement Method Based on BP Neural Network
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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。 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.
出处 《中国蔬菜》 北大核心 2009年第16期45-50,共6页 China Vegetables
基金 国家科技支撑计划项目(2006BAD07B01) 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)
关键词 番茄 单株叶面积指数 小区叶面积指数 BP神经网络模型 预测 Tomato Single plant leaf area index Plot leaf area index BP neural networkmodeling Forecast
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