基于GA-BP算法的太赫兹波鉴定苜蓿草品种

doi:10.3969/j.issn.1000-1565.2021.06.006

摘要/Abstract

摘要： 基于太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)测得8类苜蓿草种的折射率光谱数据,利用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)模型对苜蓿草种的分类进行了研究.结果表明GA-BP模型对8个苜蓿品种的平均分类准确率达到94%,且对单个品种的分类准确率最高能达到94.6%.本研究为牧草品种的分类鉴别提供了一种新方法,对种质资源的鉴别也具有重要的参考价值.

关键词: THz-TDS, GA-BP, 苜蓿草种, 分类

Abstract: Based on the refractive index data of alfalfa species measured by the terahertz time domain spectroscopy(THz-TDS), the genetic algorithm optimized BP neural network(GA-BP)model was used to identificate alfalfa species. The results show that the average classification accuracy rate of 8 varieties is 94%, and the maxial classification accuracy rate of a single variety is 94.6%. A new method is provided for the classification and identification of alfalfa species, which provides important reference value for the identification of germplasm resources.

Key words: THz-TDS, GA-BP, alfalfa species, classification

中图分类号:

O433.4

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