一种基于近红外光谱和径向基神经网络建模的作物成分快速分析方法

本发明公开一种基于近红外光谱和径向基神经网络建模的作物成分快速分析方法，包括采集谷物样本的近红外光谱数据，并测定样本中蛋白质、粗纤维、淀粉、糖类等主要成分的含量真值；其次，对光谱数据进行滤波去噪、基线校正、归一化等预处理及特征提取；再次，构建径向基函数神经网络模型，通过K‑means聚类确定网络中心、经验公式计算宽度、最小二乘法求解输出层权重，并结合交叉验证优化模型参数；最后，将预处理后的待测作物籽粒光谱数据输入优化后的模型，实现成分含量评估。本申请在玉米、小麦等不同作物籽粒的成分估计中均能取得优良效果，具有准确率高、建模高效、实用性强的优势，可广泛应用于作物籽粒生产加工全链条的成分检测。