随着植保变量喷施作业机械的研究和应用,急需一种高效的病害程度识别技术。为此,针对水稻稻叶病运用拉曼光谱仪采集正常及受病害叶片的光谱特性,通过绘制折线图及受试者工作特征曲线进行水稻受病害程度分析,并运用动量因子BP神经网络优化算法,建立了寒地水稻稻叶瘟的病害程度检测模型。结果表明:优化的BP神经网络算法网络预测集的均方误差为0. 002 409 6、相关系数为0. 998 2。该方法可以较好地区分水稻正常叶片、稻叶瘟重度和轻度叶片,是一种高效的病害程度识别技术。
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