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摘要：本发明公开了一种基于高光谱和卷积神经网络的绿豆种子品种鉴别方法，属于作物种子的检测领域,包括：采集数据：利用高光谱仪对绿豆样品进行数据采集；提取信息：在高光谱图像中提取光谱信息，获得原始光谱数据；处理数据：对未定性的原始光谱数据进行预处理，得到规范化光谱数据；品种分类：将处理数据输入至卷积神经网络模型中，得到最终的品种分类结果。本发明通过采集高光谱数据并对高光谱数据进行分析同时基于卷积神经网络模型的特征提取和分类性能实现了绿豆种子品种的有效分类，提高了模型的准确性、自适应性。
主权项：1.一种基于高光谱和卷积神经网络的绿豆种子品种鉴别方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1，采集数据：在暗室中，利用高光谱仪对绿豆样品进行数据采集；步骤2，提取信息：在高光谱图像中提取光谱信息，获得原始光谱数据；步骤3，处理数据：对未定性的原始光谱数据进行预处理，得到规范化光谱数据；步骤4，品种分类：将处理数据输入至卷积神经网络模型中，得到最终的品种分类结果。
全文数据：
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百度查询： 长春理工大学 一种基于高光谱和卷积神经网络的绿豆种子品种鉴别方法
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