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汤守鹏

作品数:8 被引量:40H指数:3
供职机构:南京农业大学农学院江苏省信息农业高技术研究重点实验室更多>>
发文基金:江苏省自然科学基金国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
相关领域:农业科学自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 2篇会议论文
  • 2篇专利
  • 1篇学位论文

领域

  • 6篇农业科学
  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 8篇小麦
  • 8篇小麦叶
  • 7篇叶片
  • 7篇小麦叶片
  • 5篇光谱
  • 3篇氮含量
  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 3篇近红外
  • 3篇近红外光
  • 3篇近红外光谱
  • 3篇光谱技术
  • 3篇红外
  • 3篇红外光
  • 3篇红外光谱
  • 3篇
  • 2篇氮素
  • 2篇氮素营养
  • 2篇偏最小二乘
  • 2篇偏最小二乘法

机构

  • 8篇南京农业大学

作者

  • 8篇汤守鹏
  • 7篇田永超
  • 7篇曹卫星
  • 7篇朱艳
  • 7篇姚霞
  • 2篇倪军
  • 2篇王薇
  • 1篇姚鑫锋
  • 1篇黄宇
  • 1篇王雪

传媒

  • 1篇分析化学
  • 1篇植物生态学报
  • 1篇应用生态学报
  • 1篇2009年中...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2013
  • 2篇2011
  • 4篇2009
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
基于主成分分析和小波神经网络的近红外多组分建模研究被引量:25
2009年
将小麦叶片原始光谱经过预处理后,采用主成分分析(PCA)对数据进行降维,取前3个主成分输入小波神经网络,建立了基于主成分分析和小波神经网络的近红外多组分预测模型(WNN);进一步研究了小波基函数个数的选取(WNN隐层节点数)对小波神经网络模型性能的影响,并将WNN模型与偏最小二乘法(PLS)和传统的反向传播神经网络(BPNN)模型进行了比较。结果表明,所建立的WNN模型能用于同时预测小麦叶片全氮和可溶性总糖两种组分含量,其预测均方根误差(RMSEP)分别为0.101%和0.089%,预测相关系数(R)分别为0.980和0.967。另外,在收敛速度和预测精度上,WNN模型明显优于BPNN和PLS模型,从而为将小波神经网络用于近红外光谱的多组分定量分析奠定了基础。
汤守鹏姚鑫锋姚霞田永超曹卫星朱艳
关键词:小波神经网络主成分分析小麦叶片全氮可溶性总糖
应用近红外反射光谱法估测小麦叶片氮含量的研究
氮素是作物生长及产量品质形成的必要元素,研究利用近红外(NIR)光谱和化学计量学方法估测小麦叶片中全氮含量的可行性,并建立小麦叶片氮含量的NIR光谱估测模型,可以为小麦氮素营养的精确管理提供技术支持。本文以不同年份、不同...
朱艳汤守鹏姚霞田永超曹卫星
关键词:小麦叶片氮含量近红外反射光谱法氮素营养
文献传递
应用近红外光谱法估测小麦叶片糖氮比被引量:6
2015年
糖氮比能够反映作物碳氮代谢的协调程度,及时、准确地监测糖氮比对于作物氮素营养诊断和调控具有重要意义.本研究以不同年份、品种、施氮水平的小麦大田试验为基础,获取鲜叶和粉末状干叶近红外(NIR)光谱及糖氮比信息,分别运用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)、BP神经网络(back-propagation neural network,BPNN)和小波神经网络(wavelet neural network,WNN)3种方法建立了小麦叶片糖氮比预测模型,并利用随机选择的样品集对所建模型进行测试和检验.结果表明:小麦鲜叶光谱模型预测性能不佳;而干叶片预测模型表现了较好的准确性,在1655-2378 nm谱区范围内基于3种方法构建的干叶粉末糖氮比估算模型,其预测均方根误差均低于0.3%,决定系数均高于0.9.比较而言,WNN法表现最佳.总体显示,近红外光谱法可以准确预测小麦叶片糖氮比状况,为科学诊断糖氮比提供了理论基础和技术途径.
姚霞王雪黄宇汤守鹏田永超曹卫星朱艳
关键词:近红外光谱偏最小二乘法小波神经网络
基于近红外光谱技术的小麦叶片氮素营养及籽粒蛋白质含量监测研究
作物氮素营养的快速、无损估测对提高产量和改善品质具有重要意义。近红外光谱为作物无损监测和信息的准确获取提供了有效手段。本研究的目的是以不同年份、不同品种、不同施氮水平的小麦田间试验为基础,基于傅立叶近红外光谱仪获取小麦主...
汤守鹏
关键词:小麦叶片近红外光谱技术氮素营养籽粒蛋白质含量
文献传递
一种基于光谱技术的小麦叶片糖氮比快速检测方法
本发明公开了一种基于光谱技术的小麦叶片糖氮比快速检测方法,属于作物栽培技术领域。首先将小麦叶片粉末装入石英杯,利用近红外光谱仪、InGaAs检测器漫反射附件和OMNIC7.2软件采集背景光谱和小麦叶片粉末样品光谱;接着在...
朱艳姚霞倪军田永超汤守鹏王薇曹卫星
应用近红外光谱估测小麦叶片氮含量被引量:11
2011年
研究利用近红外光谱(near-infrared,NIR)和化学计量学方法估测小麦(Triticum aestivum)新鲜叶片和粉末状干叶中全氮含量的可行性,并建立小麦叶片氮含量估测模型,以期为小麦氮素营养的精确管理提供理论依据。以3个小麦田间试验观测资料为基础,分别运用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)、反向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN)和小波神经网络(wavelet neural network,WNN),建立小麦叶片氮含量的鲜叶和粉末状干叶近红外光谱估测模型,用随机选择的样品集对所建模型进行测试和检验。结果显示,利用PLS、BPNN和WNN3种方法构建的近红外光谱模型均能准确地估测小麦叶片氮含量,其中基于BPNN和WNN的模型优于基于PLS的模型,且以基于WNN的模型表现最好。对模型进行检验的结果显示,粉末状干叶模型的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.147、0.101和0.094,鲜叶模型的RMSEP分别为0.216、0.175和0.169,模型的相关系数均在0.84以上。因此,利用近红外光谱估算小麦叶片氮素营养精确可行,对其他作物的氮素营养估测提供了借鉴和参考。
姚霞汤守鹏曹卫星田永超朱艳
关键词:叶片近红外光谱神经网络偏最小二乘法氮含量小麦
应用近红外反射光谱法估测小麦叶片氮含量的研究
氮素是作物生长及产量品质形成的必要元素,研究利用近红外(NIR)光谱和化学计量学方法估测小麦叶片中全氮含量的可行性,并建立小麦叶片氮含量的NIR光谱估测模型,可以为小麦氮素
朱艳汤守鹏姚霞田永超曹卫星
文献传递
一种基于光谱技术的小麦叶片糖氮比快速检测方法
本发明公开了一种基于光谱技术的小麦叶片糖氮比快速检测方法,属于作物栽培技术领域。首先将小麦叶片粉末装入石英杯,利用近红外光谱仪、InGaAs检测器漫反射附件和OMNIC7.2软件采集背景光谱和小麦叶片粉末样品光谱;接着在...
朱艳姚霞倪军田永超汤守鹏王薇曹卫星
文献传递
共1页<1>
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