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1.
基于叶绿素荧光光谱分析的稻瘟病害预测模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了实现稻瘟病的快速、准确和无损检测,力求构建稻瘟病害预测模型。根据水稻叶片相对病害面积将稻瘟病划分为3个等级,通过激光诱导法采集不同病害等级的活体水稻叶片叶绿素荧光光谱。选取502~830 nm波段激光诱导叶绿素荧光光谱(LICF)作为研究对象,利用Savitzky-Golay平滑法(SG)和一阶导数变换(FDT)对光谱信息进行预处理,通过主成分分析(PCA)方法获取经SG-FDT预处理后光谱的特征向量,根据累积贡献率和方差选取前3个主成分进行分析。将试验样本分为建模样本和检验样本,以稻瘟病害等级为预测指标,利用建模样本的133片叶片的光谱和病害信息分别结合判别分析(DA)、多类逻辑回归分析(MLRA)和多层感知器(MLP)建立稻瘟病的预测模型,利用检验样本的89片叶片的光谱和病害信息对所建模型进行预测检验,完成对PCA-DA、PCA-MLRA和PCA-MLP的对比寻优。结果表明,PCA-DA,PCAMLRA和PCA-MLP模型均能完成对稻瘟病害的预测,但PCA-MLP模型的平均预测准确率能够达到91.7%,相比PCA-DA和PCA-MLRA模型,在稻瘟病害3个等级上均具有较好的分类和预测能力。  相似文献   
2.
大环番衍生物单体5,11,17,23-四叔丁基-25,27-二酰氯基-26,28-二羟基杯[4]芳烃(DC)与哌嗪通过界面聚合,制备了聚(杯芳烃-哌嗪)酰胺(D).化合物D在乙酸乙酯溶液中形成平均直径为28和164 nm的双分布囊泡形聚集体. 2,2'-联吡啶(bpy)对化合物D的交联作用可将囊泡转变为实心无规则交联网.水将交联网转变为两相界面处存在的泡沫.这个变化过程表明,化合物D在不同的诱导条件下可调整聚集状态,多重诱因使其最终形成宏观泡沫状自组装构筑.化合物D是一个集合芳香大环-小杂环,疏水-亲水、氢键供体受体、刚性-柔性及富π空腔等多种结构及自组装于一体的高分子结构,其分子链在不同诱因下改变扭曲和取向导致超分子交联网络的形成.这种可逆宏观自组装现象为自组装机理的理解及刺激-响应材料的开发提供了一种有价值的试材.  相似文献   
3.
温室黄瓜病虫害的叶绿素荧光光谱分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于叶绿素荧光光谱分析技术,从光谱形态角度出发确定了波长685nm作为健康与病虫害叶片分析的第一特征点,采用简单波段自相关选择与主成分分析方法相结合实现对光谱的降维处理,并在保持光谱信息达到99.999%的前提下将主成分因子个数由10降为5。对比分析了偏最小二乘回归、BP神经网络和最小二乘支持向量机回归三种建模方法,以真实值与模型预测值的相关系数作为评价标准,最终确定最小二乘支持向量机为温室黄瓜病虫害叶绿素荧光光谱分析的一种较为适宜的建模方法。  相似文献   
4.
温室黄瓜蚜虫害的荧光光谱监测与预警   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用叶绿素荧光光谱分析技术研究温室黄瓜蚜虫害的侵染及发生等级。从光谱形态的角度建立监测特征点,确定F632波段强度值作为健康与蚜虫害叶片的第一特征点,F512~F632光谱曲线的变化速率K值作为第二特征点,对于符合特征点的植株进行及早预警。采用最小二乘支持向量机数据挖掘方法的径向基核函数建立蚜虫害的侵染及发生等级模型,通过对比不同峰谷值所在波段对于蚜虫害的分类准确率和预测准确率,确定采用F632波段建立模型,它的预测能力达到96.34%。  相似文献   
5.
针对土壤重金属快速检测需求,基于模型集群分析方法进行特征波长变量选择,提出了利用X射线荧光光谱技术检测农田土壤中重金属含量的方法。采集91个配制土壤样品的X射线荧光光谱值,用于构建土壤重金属检测模型。通过多特征串联方法提取特征波长变量,首先采用区间组合优化算法(ICO)粗选波长,然后采用竞争适应性重加权采样法(CARS)剔除区间波长中的无关变量,最后采用连续投影算法(SPA)进行波长精简。通过多特征串联ICO-CARS-SPA算法对X射线荧光光谱进行特征变量选择,得到5组(26、25、29、39、33)特征波长点,据此建立Cu、Zn、As、Pb、Cr 5种土壤重金属含量偏最小二乘(PLS)检测模型,并与其他传统特征波长选择方法进行了对比。结果表明,ICO-CARS-SPA算法所选变量结合偏最小二乘(PLS)的建模效果最优,Cu、Zn、As、Pb、Cr的验证集决定系数分别为0.993 3、0.992 6、0.995 6、0.993 2和0.988 6,均方根误差分别为6.938 5、23.698 4、3.632 6、8.510 6和14.764 5,验证集平均相对偏差分别为0.255 1、0.065 0、0.102 5、0.241 4、0.104 7。基于X射线荧光光谱结合多特征串联策略的ICO-CARS-SPA算法可剔除更多无效波长,提升有效信息贡献度,简化了检测模型复杂度,为土壤重金属含量预测模型选取合适的特征波段提取方法提供了理论支撑。  相似文献   
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