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提出了一种基于改进粒子群神经网络进行孵化种蛋成活性自动检测的方法。提取HSI图像的H分量作为孵化种蛋表面颜色特征，通过主成分分析，找到了6个主成分特征向量，减少了神经网络输入节点数。利用改进粒子群算法优化多层前馈神经网络的拓扑结构，提高了神经网络的学习质量和速度。训练集的样本具有足够代表性和全面性，提高了网络的泛化能力。实验证明，该方法检测准确性较高，具有鲁棒性和高效率。