中国农学通报 ›› 2011, Vol. 27 ›› Issue (6): 464-468.
所属专题: 小麦
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毕昆 姜盼 唐崇伟 王成
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引进国际先进农业科学技术;引进国际先进农业科学技术;北京市农林科学院财政专项
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摘要:
基于数字图像分析,利用小麦穗部芒个数、芒长、穗长、RGB颜色的外部形态特征,对新疆的四个春小麦品种共40个样本进行了分类识别。建立了一个三层的BP神经网络分类器,平均准确识别率在85%以上,其中两个小麦品种的准确识别率达到了100%。
关键词: 清远麻鸡, 清远麻鸡, CAPN1基因, 单核苷酸多态性
Abstract:
Digital image analysis was adopted in the identification of 40 samples of Xinjiang spring wheat of four varieties according to the spike external morphological characteristics: awn number, awn long, ear length, RGB color features. A three-layer BP neural network classifier was established, the average accurate recognition rate was more than 85%, among which,there were two varieties’ accuracy rate reaching 100%.
中图分类号:
TP391.4
毕昆 姜盼 唐崇伟 王成. 基于麦穗特征的小麦品种BP分类器设计[J]. 中国农学通报, 2011, 27(6): 464-468.
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