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[1]马海姣,崔晨风.基于可见-近红外光谱和神经网络的土壤类型鉴别[J].江苏农业科学,2014,42(04):284-286.
　Ma Haijiao,et al.Identification of soil types based on visible-near infrared spectroscopy and neural networks[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(04):284-286.
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基于可见-近红外光谱和神经网络的土壤类型鉴别(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第42卷
期数:
2014年04期
页码:
284-286
栏目:
资源与环境
出版日期:
2014-04-25

文章信息/Info

Title:
Identification of soil types based on visible-near infrared spectroscopy and neural networks
作者:
马海姣;  崔晨风
西北农林科技大学水利与建筑工程学院，陕西杨凌 712100
Author(s):
Ma Haijiao; et al
关键词:
可见-近红外光谱; 土壤类型; 主成分分析; BP神经网络; RBF神经网络; 分类鉴别
Keywords:
-
分类号:
S155；O657.33
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
提出一种利用近红外光谱快速、无损鉴别土壤种类的方法。首先利用近红外光谱仪测定不同种类土壤的光谱特征曲线，利用主成分分析法提取主成分，再结合人工神经网络建立模型进行类型鉴别。主成分分析表明，主成分1、2、3的累积方差贡献率达到99.839%，可以很好地代表原始数据特征。以主成分分析得到的前3个主成分作为神经网络输入，以土壤类型为输出，通过对30个样本的训练学习，分别建立了反向传播人工神经网络(BP)和径向基函数人工神经网络(RBF)。对10个样本进行预测，结果表明2种模型预测的准确性均达到100%。RBF神经网络运行时间明显小于BP网络，具有一定优势。
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：2013-08-25
基金项目：国家自然科学基金-新疆联合基金（编号：U1203182）；国家自然科学基金（编号：51279166）；高等学校学科创新引智计划（编号：B12007）；水资源与水电工程科学国家重点实验室项目（编号：2011B083）；西北农林科技大学大学生创新创业训练计划（编号：1210712077）。
作者简介：马海姣（1990—），女，甘肃武威人，研究方向为“3S”技术在农业水土工程中的应用。E-mail：18700807193@163.com。
通信作者：崔晨风，博士，讲师，研究方向为“3S”技术在农业水土工程和水文水资源中的应用、大坝安全监测、精密工程测量。E-mail：cuichenfeng@163.com。
更新日期/Last Update: 2014-04-25