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基于叶绿素荧光光谱分析的稻瘟病害预测模型被引量：20: 2014年; 为了实现稻瘟病的快速、准确和无损检测，力求构建稻瘟病害预测模型。根据水稻叶片相对病害面积将稻瘟病划分为3个等级，通过激光诱导法采集不同病害等级的活体水稻叶片叶绿素荧光光谱。选取502～830 nm波段激光诱导叶绿素荧光光谱（LICF）作为研究对象，利用Savitzky-Golay平滑法（SG）和一阶导数变换（FDT）对光谱信息进行预处理，通过主成分分析（PCA）方法获取经SG-FDT预处理后光谱的特征向量，根据累积贡献率和方差选取前3个主成分进行分析。将试验样本分为建模样本和检验样本，以稻瘟病害等级为预测指标，利用建模样本的133片叶片的光谱和病害信息分别结合判别分析（DA ）、多类逻辑回归分析（MLRA）和多层感知器（MLP）建立稻瘟病的预测模型，利用检验样本的89片叶片的光谱和病害信息对所建模型进行预测检验，完成对 PCA-DA、PCA-MLRA和 PCA-MLP的对比寻优。结果表明，PCA-DA ，PCA-MLRA和 PCA-MLP模型均能完成对稻瘟病害的预测，但 PCA-MLP模型的平均预测准确率能够达到91.7％，相比PCA-DA和PCA-MLRA模型，在稻瘟病害3个等级上均具有较好的分类和预测能力。; 周丽娜于海业张蕾任顺隋媛媛于连军; 关键词：稻瘟病多层感知器

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国家高技术研究发展计划(2012AA10A506-4)