基于BP神经网络的番茄叶面积指数测定方法研究  

Studies on Tomato Leaf Area Index Measurement Method Based on BP Neural Network

作　　者：马丽丽[1] 纪建伟[1] 贺超兴[2] 张志斌[2] 邹秋滢[1] 

机构地区：[1]沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁沈阳110161 [2]中国农业科学院蔬菜花卉研究所,北京100081

出　　处：《中国蔬菜》2009年第16期45-50,共6页China Vegetables

基　　金：国家科技支撑计划项目(2006BAD07B01);农业部行业科技专项(nyhyzx07-007);国家自然科学基金重大国际合作项目(60073007)

摘　　要：为了准确快速地测定番茄的叶面积指数,根据BP神经网络的建模原理,训练并建立了基于BP神经网络模型的番茄叶面积指数测定方法。应用分析表明:训练好的BP神经网络模型可以在不破坏番茄植株叶片的情况下借助番茄生长发育天数快速预测番茄的叶面积指数,经检验该方法在测定番茄叶面积指数等方面具有实用性和可靠性。In order to quickly and accurately predict tomato leaf area index and according to the principles of BP neural network, tomato leaf area index measurement method is exercised and established. After testing, it is practical and dependable to use this method to forecast tomato leaf area index by tomato growth days without destroying the plant lamina.

关 键 词：番茄 单株叶面积指数 小区叶面积指数 BP神经网络模型 预测 

分 类 号：S641.2[农业科学—蔬菜学]