NEAR INFRARED SPECTRUM DETECTION OF SOYBEAN FATTY ACIDS BASED ON GA AND NEURAL NETWORK

机译：基于GA和神经网络的大豆脂肪酸近红外光谱检测。

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This paper represented a way to build mathematical model on genetic multilevel forward neural network. Building the relationship between chemistry measurement values and near infrared spectrum datum. The near infrared spectrum data was input in this network, five kinds of content of fatty acids, which measured by chemistry method, were output. Training the weight of multilevel forward neural network by genetic algorithms, building the soybean fatty acids neural network detection model, and exploring the network model which can realize near infrared spectrum detection exactly and efficiently. The authors designed a multilevel forward neural network trained by genetic algorithms. Test showed that relative coefficient in five fatty acids of soybean can be round about 0.9, and can satisfy init detection of soybean breeding.

机译：本文提出了一种在遗传多级正向神经网络上建立数学模型的方法。建立化学测量值与近红外光谱数据之间的关系。在该网络中输入近红外光谱数据，输出通过化学方法测量的五种脂肪酸含量。利用遗传算法训练多级正向神经网络的权重，建立大豆脂肪酸神经网络检测模型，探索可以准确高效实现近红外光谱检测的网络模型。作者设计了一种由遗传算法训练的多级正向神经网络。试验表明，大豆中5种脂肪酸的相对系数约为0.9，可以满足大豆育种的初次检测。

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来源
《IFIP(International Federation for Information Processing) TC 12 International Conference on Computer and Computing Technologies in Agriculture(CCTA 2007); 20070818-20; Wuyishan(CN)》|2007年|P.11291136|共2页
会议地点 Wuyishan(CN)
作者
Changli Zhang; Kezhu Tan; Yuhua Chai; Junlong Fang; Shuqiang Liu;
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作者单位

Engineering College, Northeast Agricultural University, Harbin, China, 150030;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类电子技术、计算机技术在农业上的应用;
关键词
near infrared; multilevel forward neural network; genetic algorithms; soybean; fatty acids;

机译：近红外；多层次前向神经网络；遗传算法；大豆；脂肪酸;

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