谷物害虫图像识别中特征值提取技术的研究

本文阐述了在仓储物害虫分类识别研究中利用计算机数字图像处理技术，对谷物害虫图像的一阶灰度值直方图和图像的目标区域，自动提4取静态仓储物害虫图像的数理统计特征、纹理特征和几何形状特征的主要技术和方法。试验结果表明，该方法可以为谷物害虫的计算机自动模式识别(快速分类)提供稳定的特征参数值，有效地提高了识别率。该方法为仓储物害虫的快速鉴定和分类研究开辟了新的途径。     

一种改进的层次聚类算法在面包品质检验中的应用

利用基于Gabor滤波的方法,采用不同方向、不同尺度对面包切片区域图像直接进行小波变换提取纹理特征,使用层次与划分相结合的聚类方法对面包品质进行聚类操作.实验结果表明,该算法具有使结果簇更紧凑和独立的效果,是实际应用中一个有效的选择.     

基于属性降维的粮库害虫检测与识别

介绍了害虫检测系统的组成,采用三帧差分法实现害虫图像的恢复与提取,利用图像的一阶灰度值直方图和图像的目标区域,自动提取静态害虫图像的纹理等特征.通过条件属性的可分性度量值作为判断条件属性重要性的方法,利用神经网络进行属性选择.实验结果表明,该方法简化了神经网络的结构,提高了分类效率.     

多分类光滑支持向量机及Gabor滤波应用研究

在传统SVM的分类求解算法中,严格凸的无约束最优化问题中单变量函数x 是不可微的。将原来不可微的模型变为可微的模型,可以使用通常的最优化的算法进行求解。Gabor滤波器采用不同方向、不同尺度,对烘焙面包切片区域灰度图像直接进行小波变换,用能量均值"和均方差#来表示灰度图像的纹理特征。针对样本数少的特点,提出使用多分类光滑支持向量机的方法实现对烘焙面包品质的快速分类。实验结果表明了该方法的实用性和可行性。     

基于支持向量机的企业信用风险评估研究

介绍了小样本学习的通用学习算法——支持向量机（SVM）,建立了基于SVM的企业信用风险评估模型,并将支持向量机非线性分类器应用于信用风险的评估中.分析对比了选取不同核函数和参数的实验结果,同时实验结果表明,相比传统的人工神经网络,SVM在有限样本情况下具有良好的泛化能力.     

多通道绝缘耐压自动切换装置的设计与实现

多通道绝缘耐压自动切换装置以CMS89F6385B单片机为控制器,以干簧继电器为控制对象,利用串口实现上位机与控制器之间的通信,通过上位机发送不同的命令,实现测试装置的通道之间的自动切换,本文阐述了自动测试装置的硬件组成及软件的实现过程,并对系统进行测试,结果表明系统可实现自动切换功能,且运行稳定可靠.