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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:

第46卷

期数:

2018年第11期

页码:

201-204

栏目:

农业工程与信息技术

出版日期:

2018-06-05

文章信息/Info

Title:

Quality rating method of maize seed based on DHNN

作者:

杨琳¹;  张林¹;  王博¹;  李英¹;  温阳²

1.商洛学院电子信息与电气工程学院，陕西商洛 726000； 2.上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海 200240

Author(s):

Yang Lin; et al

关键词:

离散型Hopfield神经网络; 种子分级; 玉米种子; 外观评价指标

Keywords:

-

分类号:

TN911.73； S126

DOI:

-

文献标志码:

A

摘要:

为了更加精准、快速、客观地对玉米种子外观的质量进行分级，通过引入DHNN网络建立了一种玉米种子质量评级体系。将这个质量评级体系应用于玉米种子外观检测中，以陕西省商洛市种植的正大12号品种的5 000粒典型分级的种子作为训练样本，训练了网络模型；以1 000粒未知等级的种子作为评价样本，对这些种子进行分级预测试验，准确率可达96.3%。结果表明，这种评级方法可以有效提高玉米种子外观质量分级的精准度和效率。

Abstract:

-

参考文献/References:

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相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:

收稿日期：2017-03-13
基金项目：商洛学院科学研究项目(编号：16SKY-FWDF002)；陕西省商洛市科学技术研究发展计划(编号：SK2016-52)。
作者简介：杨琳(1985—)，女，陕西山阳人，硕士，讲师，主要从事神经网络机器视觉方面的研究。E-mail：1742198437@qq.com。

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更新日期/Last Update: 2018-06-05