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1.
2.
傅里叶中红外光谱结合稀疏表示分类方法鉴别小麦赤霉病感染等级 总被引:1,自引:0,他引:1
旨在探索感染不同等级赤霉病的小麦中主要成分含量变化引起的傅里叶中红外光谱信息响应,并结合模式识别方法实现基于傅里叶变换中红外光谱的小麦赤霉病等级无损检测。以感染不同等级赤霉病小麦为研究对象,在4 000~400 cm-1波数范围内采集95个小麦样本的傅里叶中红外光谱数据,利用载荷系数法(XLW)与随机森林算法(RF)分析选取小麦样本傅里叶中红外光谱中的敏感波长,利用稀疏表示分类(SRC)算法建模识别小麦感染赤霉病等级。结果表明:XLW算法和RF算法选择的特征波长作为定性分析模型的输入时模型鉴别准确率与全波段光谱数据作输入时均达90%以上,特征波长提取算法可以有效简化模型并提高效率。RF-SRC模型鉴别效果最好,建模集鉴别准确率达97%,测试集鉴别准确率达96%。小麦感染赤霉病等级的不同会引起小麦中水分、淀粉、纤维素、可溶性氮素、蛋白质、脂肪等物质含量的变化,采用RF算法选择的特征波长均反映了这些物质所对应的傅里叶中红外光谱透射光谱特征的差异,结合SRC模型进行小麦赤霉病等级鉴别可达到最好的鉴别效果。因此,利用傅里叶中红外光谱技术结合模式识别方法对小麦赤霉病等级鉴别是可行的,解释了傅里叶中红外光谱技术检测小麦赤霉病等级的机理。 相似文献
3.
熊桢 《浙江大学学报(理学版)》2019,46(4):391-394
考虑正规Bihom-Lie代数( L , [ ? , ? ] ? , α , β ) ![]()
![]()
的平凡表示, 给出了平凡表示对应的上边缘算子d ![]()
![]()
; 证明了该算子的相关性质; 得到: 正规Bihom-Lie 代数( L , [ ? , ? ] ? , α , β ) ![]()
![]()
与∧ L * ![]()
![]()
上的算子d ![]()
![]()
之间存在一一对应关系。 相似文献
4.
基于头相关传递函数数据库的传统双耳声源定位方法的定位角度往往被限定在头相关传递函数数据库的离散测量点上。当头相关传递函数数据库的测量方位角间隔较大时,这类算法的性能会显著下降,这就是典型的离格问题。该文提出了基于加权宽带稀疏贝叶斯学习的离格双耳声源定位算法。首先该算法建立离格双耳信号的稀疏表示模型,然后利用双耳相干与扩散能量比特征对各个频点进行加权以降低噪声和混响的影响,最后通过加权宽带稀疏贝叶斯学习方法估计离格声源的方位角。实验结果表明,该算法在各种复杂的声学环境下都有着较高的定位精度和鲁棒性,特别是提高了离格条件下的声源定位性能。 相似文献
5.
常莉红 《浙江大学学报(理学版)》2018,45(4):416
一幅图像可以分解成几何特征不同的纹理部分和卡通部分,基于这两大特征提出了一种图像融合方法.利用卡通和纹理特征的差异,通过学习分别得到卡通字典和纹理字典.在融合过程中,分别利用特定的卡通和纹理字典对源图像的卡通和纹理部分进行融合,融合后的卡通和纹理部分经简单相加得到融合图像.实验结果表明,所提方法是有效的. 相似文献
6.
对一类无穷维空间上带来未知参数的随机偏微分方程,基于连续样本轨道,给出了参数的极大似然估计,证明了当Fourier系数的个数趋于无穷时,参数估计量的强相合性和渐近正态性. 相似文献
8.
提出一种基于可见光谱图多模态词典特征低秩稀疏表示框架的大豆外观品质判别方法,以精确确定大豆品质等级。首先,提取大豆粒子可见光谱图像的多尺度空间梯度特征和色差分量(YCbCr)颜色空间特征;将上述提取的空间梯度特征和颜色空间特征看作视觉词汇,通过Kernel K-means聚类算法获取视觉词汇的核空间局部分布聚类中心,形成视觉词典;然后,使用低秩稀疏表示法耦合上述两种特征,用于消除高维异质模态词典描述符中冗余信息的影响;最后,在高维耦合空间中根据样本之间的度量对低秩稀疏耦合表示多模态词典特征进行分类。所提方法充分利用多模态多尺度空间梯度特征和YCbCr颜色空间特征来描述大豆粒子外观品质的语义特征归属。实验结果表明:建模集和预测集总的识别精度分别达92.7%和80.1%,所提方法的识别精度优于文献中提出的基于单一模态的视觉词典特征表示方法。 相似文献
9.
冯先智 《纯粹数学与应用数学》2006,22(4):477-481
通过引入一新型条件,研究了渐近拟非扩张型映象不动点的具误差的修正的Ish ikaw a迭代序列的迭代逼近问题,得到新的结果. 相似文献
10.
讨论了一类基于比率的非自治三种群混合扩散模型,三种群间既有捕食关系又有竞争关系.我们研究了该模型的动力学行为:包括一致持久性,全局渐近稳定性,周期解,概周期解的存在唯一性.表明即使食饵种群在某些孤立的斑块中可能绝灭,也可以通过适当选取扩散率来保证系统持续生存. 相似文献