基于人工神经网络的柳河大米产地确证模型研究

摘要	第3-4页
Abstract	第4-5页
第一章 绪论	第8-13页
1.1 研究背景与意义	第8页
1.2 农产品产地确证研究现状	第8-11页
1.3 研究内容	第11-12页
1.4 技术路线	第12-13页
第二章 产地确证的相关技术方法	第13-20页
2.1 方差分析	第13页
2.2 主成分分析	第13-14页
2.3 人工神经网络技术	第14-15页
2.4 遗传算法	第15-18页
2.5 混淆矩阵	第18-19页
2.6 本章小结	第19-20页
第三章 基于矿物质元素的BP神经网络产地确证模型	第20-28页
3.1 数据的获取	第20-23页
3.2 BP神经网络模型的建立	第23-25页
3.3 遗传算法优化BP神经网络模型	第25-26页
3.4 结果与讨论	第26-27页
3.5 本章小结	第27-28页
第四章 基于近红外光谱的BP神经网络产地确证模型	第28-37页
4.1 近红外光谱数据的获取	第28-31页
4.2 数据降维	第31-32页
4.3 训练集和测试集的划分	第32页
4.4 BP神经网络模型的建立与优化	第32-35页
4.5 结果与讨论	第35-36页
4.6 本章小结	第36-37页
结论	第37-39页
参考文献	第39-44页
作者简介	第44-45页
致谢	第45-46页