BP神经网络在土壤水分预测中的应用

土壤水分预测是一个复杂的非线性系统,受土壤复杂结构和气象因子影响显著,很难建立一个理想的土壤水分预测数学模型。本文利用BP人工神经网络方法建立了土壤水分预测模型,该模型的预报精度较高,其最大绝对误差为3．12％,最小绝对误差为0．63％,平均绝对误差为1．38％。预测结果表明应用BP神经网络建立的土壤水分数学模型适用于土壤水分的预测,能够比较准确的预测土壤水分,具有较好的预测精度。     

一种提高生物体拉曼光谱痕量测量精度的方法

微量物质拉曼光谱测量精度的提高是拉曼分析技术的难点之一,特别是高荧光背景下生物体中微量物质的测量。根据拉曼谱峰突发、离散特点,分别给出荧光背景和噪声拟合函数,通过监测总体拟合偏差A类不确定度函数实现拉曼谱峰定位和干扰信号滤波;进一步根据谱峰位置划分光谱区间,在单调区间内弱化非谱峰信号,实现谱峰信号增强。与其他光谱处理方法比较,可以准确拆分重叠特征峰,不会降低特征峰高度,提供更加灵敏的半谱峰面积指标。实验表明,该方法在处理皮肤拉曼光谱时,可以准确得到螺旋构象的酰胺I带、神经酰胺和CO的归属拉曼谱峰;另外经过该方法处理后数据建立水溶性糖(水稻叶片)含量测量模型,其精度优于小波分解、多项式拟合和非线性最小二乘法。