本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的植物葉面積測(cè)定，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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2013年2月農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)第44卷第2期doi:10.6041/j.issn.1000鄄1298.2013.02.037基于改進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的植物葉面積測(cè)定*郭孝玉1搖孫玉軍1搖王軼夫1搖林靜媛2(1.北京林業(yè)大學(xué)省部共建森林培育與保護(hù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100083;2.福建農(nóng)林大學(xué)園林學(xué)院,福州350002)摘要:葉面積作為植物光合作用的重要指標(biāo),是研究作物及林木生產(chǎn)力的基礎(chǔ)。采用LM算法和貝葉斯規(guī)則相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模式,以毛竹葉面積為研究對(duì)象,綜合優(yōu)化其人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),構(gòu)建最優(yōu)的葉面積預(yù)測(cè)模型。研究結(jié)果顯示,模型的最佳預(yù)測(cè)變量為葉片寬度和葉片長(zhǎng)度變量組合,而增加葉片形狀指數(shù)未提高葉面積預(yù)測(cè)模型精度;所建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型性能好、預(yù)測(cè)精度高,決定系數(shù)達(dá)0郾992,平均相對(duì)預(yù)測(cè)誤差為4郾28%,可以準(zhǔn)確估測(cè)毛竹葉面積。關(guān)鍵詞:毛竹搖葉面積搖人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搖貝葉斯規(guī)則搖測(cè)定中圖分類(lèi)號(hào):TP183;S758文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1000鄄1298(2013)workforDeterminationofPlantLeafAreaGuoXiaoyu1搖SunYujun1搖WangYifu1搖LinJingyuan2(1.TheKeyLaboratoryforSilvicultureandConservationofMinistryofEducation,BeijingForestryUniversity,Beijing100083,China2.CollegeofLandscapeArchitecture,FujianAgricultureandForestr... 內(nèi)容來(lái)自轉(zhuǎn)載請(qǐng)標(biāo)明出處.

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