基于机器学习的马铃薯营养成分分析研究

作者：杨捷

来源：现代农业科技, 2019, (07): 214.

• 机器学习
• 马铃薯
• 图像处理
• 营养成分分析

利用两级三层PCA-BP神经网络模型,实时分析马铃薯的营养成分,诊断可能缺少的营养元素,及时给出有效的防治方法,解决马铃薯品质下降问题。结果表明,该方法能够较准确地识别缺少钾、锰、铁、硼、镁和硫元素的马铃薯叶片,识别率达到96%以上。