【摘 要】
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【目的】针对寒地大豆发生缺素症状时冠层颜色变化复杂性,建立基于冠层图像颜色特征的大豆缺素症状识别新方法。【方法】采用无土盆栽试验,以垦农18为供试大豆品种,设计缺氮
【机 构】
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黑龙江八一农垦大学信息技术学院,黑龙江八一农垦大学农学院,中国农业大学信息与电气工程学院
【出 处】
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西北农林科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金项目（QC2016031）, 黑龙江省大学生创新创业训练计划项目（1022320169433）, 黑龙江省教育厅科学技术研究项目（12521375）
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【目的】针对寒地大豆发生缺素症状时冠层颜色变化复杂性,建立基于冠层图像颜色特征的大豆缺素症状识别新方法。【方法】采用无土盆栽试验,以垦农18为供试大豆品种,设计缺氮、缺磷、缺钾3种营养状况,采集大豆缺素症状的冠层图像样本,利用图像灰度直方图结合主成分分析方法,提取大豆冠层图像的红光值R、绿光值G、蓝光值B,计算最佳颜色特征蓝光标准化值B/（R＋G＋B）和绿光标准化值G/（R＋G＋B）,将其作为正则化模糊神经网络输入向量,并利用实数编码的遗传算法改进传统梯度下降学习算法,将其作为模糊神经网络的学习方法,同时
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