不同波长提取方法的高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病的研究

提出了基于连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)、载荷系数法(x-loading weights,x-LW)和格拉姆-施密特正交(gram-schmidt orthogonalization,GSO)提取特征波长的高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病的方法。首先获取380～1 023 nm波段范围内70个健康和70个染病番茄叶片的高光谱图像信息,然后提取健康和染病叶片感兴趣区域(region of interest, ROI)的光谱反射率值,建立番茄叶片早疫病的最小二乘-支持向量机(least squares-support vector machine,LS-SVM)鉴别模型,建模集和预测集的鉴别率都是100%。再通过SPA 、x-LW和GSO提取特征波长(effective wavelengths,EW),并建立EW-LS-SVM和特征波长-线性判别分析(ew-linear discriminant analysis,EW-LDA)鉴别模型。结果显示,每个模型的鉴别效果都很好,EW-LS-SVM模型中预测集的鉴别率都达到了100%,EW-LDA模型中预测集的鉴别率分别是100%, 100%和97.83%。基于SPA, x-LW和GSO所建模型的输入变量分别是4个(492,550,633和680nm),3个(631,719和747 nm)和2个(533和657 nm),较少的特征波长便于实时检测仪器的开发。结果表明,高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病是可行的,SPA,x-LW和GSO都是非常有效的特征波长提取方法。     

近红外漫反射光谱法测定天然纤维素浆粕聚合度

提出一种采用近红外光谱测定天然纤维素(棉、木)浆粕聚合度的方法。实验收集了195个天然纤维素浆粕样品,采用GB/T 9107-1999方法测定了其聚合度,对样品进行粉碎预处理后,放入旋转杯中采集相应的近红外漫反射光谱。通过化学计量学偏最小二乘方法(PLS)将聚合度数据与近红外光谱关联,分别建立了棉木浆粕混合样品、棉浆粕样品和木浆粕样品的聚合度定量模型。最优模型相关系数分别为0.980,0.993,和0.886,预测均方根误差(RMSEP)分别为147,143和53。研究了近红外方法精密度和准确性。结果表明棉浆粕和木浆粕分类模型预测准确性优于混合模型,且其预测精密度符合国标(GB)方法要求。另外,采用主成分分析方法建立了棉浆粕和木浆粕的识别模型,结果表明该模型可以有效识别棉浆粕和木浆粕。该方法操作简单、分析速度快,能够满足天然纤维素浆粕聚合度在线检测要求,为实现清洁制浆新工艺聚合度在线监控目标提供了理论和技术依据。     

耕地面源污染与农户经营行为典型关系的实证研究

考虑到果蔬茶等农业产业耕地面源污染日益严重,基于新疆甜瓜种植农户调研数据,运用典型相关分析模型,对农户经营行为与耕地面源污染的关系进行实证分析.研究结果显示,新疆耕地面源污染与农户经营行为具有典型的相关关系,新疆耕地面源污染中最主要的是农膜污染,其次是化肥污染和农药污染;转变农户生产经营行为方式是实现农业面源污染防治的重要途径,通过提高农户组织化程度,推进土地流转和农地确权,扩大农业经营规模化、专业化等方式可以有效减少耕地面源污染.     

基于认知结构教学论的离散数学辅助学习平台

认知结构教学论(简称KM教学论)将传统教学中线性排列的知识按照知识的内在联系进行优化加工,分别从宏观架构与微观演绎层面上使抽象知识直观化.以离散数学课程为例,结合KM教学论塔式结构的教学资源组织方式,开发了基于KM教学论的离散数学辅助学习平台,旨在更合理地组织教学资源、提高学生的学习效率、方便学生的知识梳理和课程复习,在学生学习和复习离散数学的过程中收到了较好的效果,并可进一步推广到其他课程的辅助教学资源建设中.     

Nb/Ti的扩散行为研究

为了简化NbTi超导线材的制备工艺,本文利用叠压的Nb/Ti复合片对600～900℃处理3～9小时的扩散样品进行了研究.扫描电镜观察和分析结果表明,800℃扩散5小时可以得到厚度较大,Ti含量较高的单β相扩散层;过高的扩散温度或过长的扩散时间仅会增加αβ双相区的厚度,反而会降低NbTi材料的性能.     

基于边缘定向扩散的图像增强方法

针对前向后向扩散方程不能较好的保持流线状结构,而相干增强不能锐化边缘的缺点, 提出一种新的基于边缘定向的张量型前向后向扩散模型.该模型将前向-后向扩散方程引进到张量型扩散方程中,在扩散系数的选取上合并了相干增强扩散与前向-后向扩散的长处,又克服了他们各自的缺点.采用类似相干增强扩散的边缘定向算子实现对边缘的定向,然后根据边缘定向的结果设置扩散张量的特征根,使扩散张量沿边缘方向为正向扩散以增强边缘,而垂直于边缘方向为逆扩散以锐化边缘.理论分析和数值计算表明,该方法具有比相干增强扩散及前向-后向扩散更好的增强效果.     

能量损耗对超声声速测量影响的进一步研究

进一步研究了能量损耗对超声声速测量的影响,理论分析与数值模拟的结果与实验基本一致.     

基于主成分分析和支持向量机的木材近红外光谱树种识别研究

为了探究一种新型高效的树种鉴别方法,以桉木、杉木、落叶松、马尾松和樟子松近红外光谱数据为研究对象,分别建立了基于主成分分析和支持向量机的木材树种定性识别模型。在主成分识别模型中,样本光谱数据经过预处理后绘制了其二维和三维主成分得分图,可以看出：主成分分析得分图能有效区分五种木材树种,且三维得分图比二维得分图更能直观、清晰展示树种之间的差异,表明主成分分析在可视化层面上可对小样本树种进行有效判别。在支持向量机识别模型中,分别建立了以遗传算法和粒子群算法为代表的智能算法优化支持向量机树种识别模型,结果显示,遗传算法-支持向量机模型的交叉验证最佳判别准确率为95.71%,测试集预测准确率为94.29%,算法用时134.08 s;粒子群算法-支持向量机模型的交叉验证最佳判别准确率为94.29%,测试集预测准确率为100.00%,算法用时19.98 s,表明基于智能算法支持向量机树种识别模型能够实现对木材树种的有效鉴别。该研究对近红外光谱分析技术在木材科学领域的应用进行了有益探索,为木材树种的快速识别提供了新方法。     

开放网络环境下软件安全性测试技术研究

在开放网络环境下软件容易受到攻击,导致软件故障,需要进行安全性测试,针对无监督类测试方法开销较大和复杂度较高的问题,提出一种基于半监督自适应学习算法的软件安全性测试方法。首先采用模糊度量原理构建软件安全测试的半监督学习数学模型,分析软件产生安全性故障的数组特征,然后通过软件故障的熵特征分布方法进行软件的可靠性度量,在开放式网络环境下建立软件可靠性云决策模型,实现安全性测试和故障定位。最后通过仿真实验进行性能验证,结果表明,采用该方法进行软件安全性测试,对软件故障定位的准确度较高,测试的实时性较好,保障了软件的安全可靠运行。     

轨道车辆车体外形尺寸测量系统

为了实现对轨道车辆车体自动化测量,提出了基于激光线结构光的车体外形宽度尺寸测量系统,并对系统的原理模型、图像处理方法、系统标定进行了研究,完成了实际车辆的现场测量实验,并进行试运行。测验结果表明:单个相机在1 000mm左右的测量范围内能达到±0.5mm的精度,满足工业测量的高精度要求。