基于思维进化优化BP神经网络的大豆
叶片叶绿素含量高光谱反演

来源：江苏农业科学杂志2018年第第13期北京时间：

作者：刘润; 张绍良; 侯湖平; 陈浮; 田艳凤; 郝绍金

单位：1.中国矿业大学环境与测绘学院，江苏徐州 221116； 2.中国矿业大学低碳能源研究院，江苏徐州 221116

摘要：为进一步研究优化神经网络算法在植物生化参量高光谱反演当中的应用问题，运用遗传算法和思维进化算法对BP神经网络进行优化来构建大豆叶片叶绿素含量反演模型。利用实测光谱数据和对应叶绿素数据建立训练数据集，然后分别使用遗传算法和思维进化算法对BP神经网络进行优化训练，将训练好的模型用于叶绿素含量估算。结果表明，基于思维进化优化BP神经网络模型能准确预测叶绿素含量，且模型最稳定，能够解决小样本情况下叶绿素含量估算问题，并保证估算精度，可以作为大豆叶片叶绿素含量估算的一种新的参考方法。

关键词：思维进化算法;BP神经网络;叶绿素含量;高光谱反演

基金资助：国家科技支撑计划(编号：2012BAC24B05-3)；国家自然科学基金(编号：51474214)。