叶面积测定仪基于人工神经网络构建概述
来源： http://www.plant17.net/ 更新时间：2014-4-16 8:59:09 阅读次
叶面积测定仪也叫叶面积仪、便携式叶面积测定仪，该仪器可以不接触叶片从而测量出叶片面积，操作简单、速度快，提高了工作效率，通过测量叶片面积，可以分析该作物的光合作用情况，判断作物生长情况。
叶面积预测变量指标，主要原则是测定方便以及指标之间的关系。已往研究一般选择叶片长度和叶片宽度作为测试指标，但由于自然界不同的叶片形状各异，本研究将叶片形状指数，作为备选变量。输入层的各个变量指标及其组合均经过网络训练，筛选出误差函数最小的变量组合。但由于变量个体间的相互作用可能会误导单个变量的相对重要性，因此最佳变量与其他变量进行配对组合时，经过网络训练后保留误差函数最小的配对组合，并继续执行这一迭代组合过程直至筛选出最佳变量组合。
神经网络输入层的变量组合及隐含层神经元个数影响模型拟合精度。最佳估测叶面积的变量为叶片宽度，其次是叶片长度，以叶片宽度和叶片长度为最优组合输入变量。神经网络结构影响模型的稳定性，叶面积神经网络预测模型以“2-10-1”为最优结构。确定最优隐含层神经元个数。隐含层神经元过少会导致拟合不足，网络不能描述数据; 过多的隐含层神经元会导致过度拟合，网络拟合数据噪声大，影响网络拟合的性能。
叶面积测定仪的使用，是基于人工神经网络构建的，使用后，系统自动将结果显示在仪器LCD上并保存，还可以将数据导出到电脑，直接显示叶片面积和大小，清晰且直观。
