基于人工神经网络的柳河大米产地确证模型研究

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1、分类号：TP181单位代码：10193密级：公开学号：20150107硕士学位论文基于人工神经网络的柳河大米产地确证模型研究ResearchonConfirmationModelofRiceFieldofLiuheBasedonArtificialNeuralNetwork作者姓名：臧妍宇学位类别：理学硕士专业名称：计算机应用技术研究方向：人工智能与计算机农业应用指导教师：王靖会副教授所在学院：信息技术学院二〇一八年五月独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师指导下，独立进行研究所取得的

2、成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢所列内容外，论文中不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得吉林农业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本学位论文所有内容若有不实之处，本人愿意承担一切相关法律责任和后果。学位论文作者签名：签字日期：年月日关于学位论文使用授权的声明1、本人完全了解吉林农业大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间所完成的论文及相关成果的知识产权属吉林

3、农业大学所有，并同意将本论文的版权授权给吉林农业大学，学校有权保留送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。2、本人（同意/不同意，务必打印后填写）吉林农业大学将本论文版权授权给不同媒体进行电子出版、多媒体出版、网络出版以及其他形式出版（涉密学位论文解密后应遵守此协议）。3、本人声明毕业后若发表在攻读研究生学位期间完成的论文及相关的学术成果，必须以吉林农业大学作为第一署名单位。学位论文作者签名：签字日期：年月日指导教师签名：签字日期：年月日摘

4、要吉林省地理标志大米由于其地理位置和气候环境独特，具有多重优势和独特品质的吉林大米闻名全国，研究其地理标志大米产地确证技术具有重要意义。本文主要探讨反向传播人工神经网络（Back-PropagationArtificialNeuralNetwork，BP-ANN）在相邻近区域产地确证上应用的可行性，建立柳河及其相邻近区域非柳河产区的产地确证模型，可为建立吉林地理标志大米保护体系提供理论依据。本研究主要采集来自吉林省柳河县及其相邻区域非柳河的水稻样本共120份，品种均为稻花香。通过原子吸收光谱法检测大

5、米样本中Cu、Zn、Fe、Mn、K、Ca、Na、Mg、Pb、Cd，10种矿物质元素的含量，同时采用傅里叶近红外光谱仪收集光谱数据，将得到的数据分别进行预处理，然后进行训练集和测试集的划分，分别建立BP神经网络模型，并对建立的模型采用遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）进行优化。主要结论如下：（1）以矿物质元素为基础数据建立的BP-ANN产地模型都能够较准确的进行柳河与非柳河产区的分类，具有较高的鉴别精度，产地模型训练集分类准确率为95%，测试集分类准确率为85%。（2）基于矿物质元素的

6、BP-ANN产地确证模型经过GA进行权值阈值优化，使得模型的精度得到提升，优化后训练集准确率为96.25%，较优化前提高了1.25%；测试集准确率为87.5%，较优化前准确率提高了2.5%，泛化能力也更优。（3）近红外光谱数据经过Savitzky-Golay卷积平滑预处理，采用主成分分析法进行数据降维，提取前三个主成分作为输入变量，建立BP-ANN模型，模型训练集准确率为97.83%，测试集准确率为87.5%。能够较准确的进行柳河地理标志大米的产地确证。（4）基于近红外光谱的BP-ANN产地确证模型

7、经过GA优化，模型训练集准确率可达到100%，测试集准确率提升至91.3%，模型特异度可达100%，泛化能力优于优化前。（5）GA结合BP-ANN模型在产地确证方面具有可行性，并且GA能够使得模型的泛化能力更优，产地鉴别准确率更高。关键词：地理标志大米；产地确证；矿物质元素指纹分析；近红外光谱；BP人工神经网络；遗传算法IAbstractAsthedistinctivegeographicallocationandclimateinJilinProvince,ithasbeenknownthroug

8、houtthecountryforitsgeographically-recognizedricewithmultipleadvantagesanduniquequalities.ItisofgreatsignificancetostudythetechnologyforconfirmingthegeographicalindicationofriceinJilinProvince.Thispapermainlydiscussesthefeasibilityofapp