基于DHNN的玉米种子质量评级方法

来源：江苏农业科学杂志2018年第第11期北京时间：

作者：杨琳; 张林; 王博; 李英; 温阳

单位：1.商洛学院电子信息与电气工程学院，陕西商洛 726000； 2.上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海 200240

摘要：为了更加精准、快速、客观地对玉米种子外观的质量进行分级，通过引入DHNN网络建立了一种玉米种子质量评级体系。将这个质量评级体系应用于玉米种子外观检测中，以陕西省商洛市种植的正大12号品种的5 000粒典型分级的种子作为训练样本，训练了网络模型；以1 000粒未知等级的种子作为评价样本，对这些种子进行分级预测试验，准确率可达96.3%。结果表明，这种评级方法可以有效提高玉米种子外观质量分级的精准度和效率。

关键词：离散型Hopfield神经网络;种子分级;玉米种子;外观评价指标

基金资助：商洛学院科学研究项目(编号：16SKY-FWDF002)；陕西省商洛市科学技术研究发展计划(编号：SK2016-52)。