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基于高光谱成像技术的番茄茎秆灰霉病早期诊断研究 总被引:3,自引:0,他引:3
共采集了112个番茄茎秆高光谱数据(光谱范围400~1 030 nm),结合图像处理和化学计量学方法建立了番茄茎秆灰霉病早期诊断模型。应用偏最小二乘法(PLS)模型的隐含变量载荷分布选取了七个特征波长(EW),并建立了番茄茎秆灰霉病早期诊断的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。结果表明,经过变量标准化(SNV)及多元散射校正(MSC)预处理所建立的EW-LS-SVM模型获得了满意的判别效果,且优于全波段的PLS模型。说明高光谱成像技术进行番茄茎秆灰霉病的早期诊断是可行的,为番茄病害早期诊断和预警提供了新的方法。 相似文献
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中国散裂中子源(CSNS)快循环同步加速器(RCS)把能量为80 MeV的束流储存并加速到1.6 GeV然后引出到靶站。为了减少RCS中的束流损失,有必要对RCS做色品校正,并减小动量偏移对束流光学的影响。尝试了多种色品校正方案并对不同色品校正方案做了比较。用三维跟踪程序SIMPSONS研究了色品校正六极铁与空间电荷效应对束流的影响。色品校正六极铁可以有效减小色品引起的频散,但是由于六极铁为非线性元件,导致不同振幅的粒子间有一定频散。模拟发现同时存在空间电荷效应和色品校正六极铁时,会有少量的束流损失。 相似文献
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