基于鲜叶外观参数的烤后烟叶柔软度LM-BP神经网络预测模型构建OA
Construction of LM-BP Neural Network Prediction Model for the Softness of Flue-cured Tobacco Leaves Based on Fresh Leaf Appearance Parameters
为利用鲜烟叶外观参数预测烟叶柔软度,通过研究云烟87不同留叶数上部叶田间成熟外观特征参数明暗度(L)、红度值(a)、黄度值(b)、色彩饱和度(C)、色调角(H)、SPAD 值等与烤后烟叶柔软度的关系,建立其 LM-BP 神经网络预测模型.结果表明,不同留叶数的上部叶外观特征参数不同,烤后烟叶柔软度也不同,留叶数19 叶的较16～18 叶的烟叶烤后柔软度值低5.62～13.29 mN;烟叶外观特征参数与烤后烟叶柔软度间存在相关性;逐步回归分析筛选出…查看全部>>
In order to predict the softness of tobacco leaves by using the appearance parameters of fresh tobacco leaves,a LM-BP neural network prediction model was established by studying the relationship between the field ripening appearance parameters such as lightness and darkness(L),redness value(a),yellowness value(b),color saturation(C),hue angle(H),SPAD value,etc.and the softness of post-roasted leaves of YUNYU 87 with different retention numbers of the upper l…查看全部>>
刘舜旗;柳强;潘洪;张洪霏;匡鹏飞;艾复清
贵州大学农学院,贵州 贵阳 550025贵州省烟草公司黔东南州公司,贵州 凯里 556000贵州省烟草公司黔东南州公司,贵州 凯里 556000贵州省烟草公司黔东南州公司,贵州 凯里 556000贵州省烟草公司遵义市公司,贵州 遵义 563000贵州大学烟草学院,贵州 贵阳 550025
农业科学
烤烟颜色值烟叶柔软度BP神经网络
roasted tobaccocolor valuetobacco softnessBP neural network
《亚热带植物科学》 2024 (2)
152-159,8
贵州省烟草公司黔东南州公司科技项目(2022XM01)
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