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樟缀叶虫是樟树的一种重要害虫,该虫在福建一年发生4代,以蛹在叶苞中越冬,翌年3月上旬羽化。卵期3—4天,幼虫共5龄,幼虫期18~36天,蛹期8~16天,越冬蛹期148~166天。成虫寿命3~7天。每雌产卵量96~274粒。3~4月期间施放白僵菌粉炮以及喷洒80%敌敌畏、90%氰戊菊酯或90%敌百虫对该虫均有良好防治效果。 相似文献
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圣女果可溶性固形物(SSC)含量对圣女果内部品质影响至关重要,但基于高光谱成像及介电性质特征的SSC检测技术存在局限性,且目前鲜见圣女果SSC无损检测模型。为实现圣女果SSC的无损检测,提出基于圣女果可见/近红外光谱特征的SCC预测模型构建,及改进的BP神经网络算法研究,以期解决圣女果内部品质的快速无损检测。以圣女果为研究对象,试验样本188个,将其划分为训练集150个和测试集38个,采用可见/近红外光谱采集系统获取350~1 000 nm范围内的圣女果表面反射强度,经光谱校正得样本反射率,为增强信噪比,截取481.15~800.03 nm范围内的光谱波段作为有效波段进行分析。通过对比三种预处理模型,对有效波段进行SG平滑(Savitzky-Golay Smoothing)预处理,建立BP神经网络预测模型,测试集决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.578 5和0.563 9;在此基础上,对BP神经网络的网络结构进行改进,寻求BP神经网络最优预测结构,计算输出层与期望值间误差,调整网络结构参数,将隐含层学习率和神经元个数分别设置为0.01和5,建立改进... 相似文献
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根据会计原始凭据按照会计准则、如实记帐,编制会计报表,反映原始的真实的会计信息,是会计人员最起码的操守底线,但有时却显得分量很重。本文就拿计失真与诚信问题做以阐述。 相似文献
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MT-ATC电报自动处理系统是一种多功能处理系统,它可接收、处理自动转报机来的电报信息,与进程单自动处理系统相关联后,自动建立或刷新进程单.例如:某架飞机起飞后,电报自动处理系统收到一份起飞报,经处理后送给自动进程单处理系统,其根据起飞报的内容建立一... 相似文献
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千禧番茄营养丰富且酸甜可口,不同千禧番茄品种的风味和营养价值均有明显差异,尤其是番茄红素、柠檬酸、维生素C和氨基酸含量的差异较大。传统人工分类方式效率低、主观性强、误检率高等问题亟待解决。为筛选综合营养价值高且风味佳的千禧番茄品种,实现千禧番茄快速准确分类,提出了基于千禧番茄光谱特征的分类模型构建及GWO优化SVM算法研究,以期解决千禧番茄自动化分类问题。以四个品种千禧番茄作为研究对象,试验样本240个,将其按2∶1比例划分为训练集160个和测试集80个样本,利用可见-近红外光谱采集系统获取350~1 000 nm范围内的千禧番茄反射强度,经光谱校正得样本反射率;为增强信噪比,截取481.15~800.03 nm范围内的光谱波段作为有效波段。由于数据采集过程受无关信息干扰影响建模效果,故将平滑点数设置为3进行Savitzky-Golay(SG)平滑预处理。预处理后采用连续投影算法(SPA)提取特征波长变量,优选得到11个特征波长反射率作为输入矩阵X,预设样本变量1, 2, 3和4作为输出矩阵Y,利用支持向量机(SVM)建立SPA-SVM千禧番茄定性分类模型,训练集和测试集平均分类准确率... 相似文献
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玉米是世界主要粮食作物之一,使用不符合国家标准的劣质种子将严重影响玉米作物产量,如何快速准确高效鉴别劣质玉米种子亟待解决。采用高光谱图像系统获取900粒“豫安三号”玉米种子的900~1 700 nm光谱曲线,其中训练集和测试集比例为3∶2,分别为540粒和360粒。利用电鼓风式烘干箱对种子损伤处理,获得不同损伤程度的玉米种子样本,采集光谱后完成发芽试验,以此判别种子活力。为提高信噪比,截取963.27~1698.75 nm范围内的玉米种子光谱波段作为有效波段;采用标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)两种预处理方式对原始光谱数据预处理,并采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)两种特征波段提取算法对预处理后的光谱数据提取特征波段,波长反射率作为输入矩阵X,预设样本类别作为输出矩阵Y;最后采用支持向量机(SVM)模型建模分析,研究结果表明:MSC-CARS-SVM模型为最佳模型,模型识别成功率为98.33%,其Kappa系数为0.985。在此基础上,采用遗传算法(GA)对SVM中惩罚系数c和核函数参数g寻优,模型准确率提升至100%,可实现对热损伤劣质玉米种... 相似文献
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基于分数阶微分算法的大豆冠层氮素含量估测研究 总被引:3,自引:0,他引:3
氮素与作物的生长发育、产量和品质密切相关。作物冠层氮素含量的快速、准确、无损检测对于作物营养诊断和长势评估具有重要意义。传统的氮素检测方法检测周期长、操作复杂,同时具有破坏性,无法实现作物氮素含量在时间和空间上的连续动态监测。基于光谱遥感技术快速、无损地获取作物氮素含量是近年来作物组分快速检测研究的热点。当前的研究大多基于原始光谱或整数阶微分(一阶、二阶)预处理后的光谱进行氮素含量预测,原始光谱或整数阶微分预处理后的光谱会忽略光谱曲线间的渐变信息,影响氮素含量的预测准确度。与原始光谱和整数阶微分方法相比,分数阶微分算法在背景噪声去除、有效信息提取等方面较有优势。为研究分数阶微分预处理算法在作物氮素检测中的应用,本文以不同施肥处理下的盆栽大豆作物为研究对象,获取大豆苗期、花期、结荚期和鼓粒期四个生育期共256组冠层高光谱及对应的大豆冠层氮素含量(CNC)数据,运用分数阶微分算法对光谱数据进行0~2阶微分预处理,微分间隔为0.1,分别采用归一化光谱植被指数NDSI、比值光谱指数RSI对预处理后的光谱数据和大豆冠层氮素含量数据进行相关性分析,得到各阶微分预处理下NDSIα(α代表分数阶微分阶数)与大豆CNC,RSIα与大豆CNC相关系数绝对值的最大值及其对应的波段组合--最优波段组合NDSIα(opt)和RSIα(opt),采用线性回归方法,建立各阶微分下NDSIα(opt)与CNC,RSIα(opt)与CNC的预测模型,并与常用植被指数(VOGII, MTCI, DCNI, NDRE)建立的氮素含量预测模型进行比较,研究分数阶微分算法对大豆作物冠层氮素含量预测模型的效果。结果表明:(1)在0~2阶微分范围内,最优波段组合NDSIα(opt),RSIα(opt)与大豆CNC的相关系数随阶数增加呈现先升高后下降趋势。其中,0.8阶微分下NDSI0.8(R725, R769)与大豆CNC的相关系数最大,为0.875 9;0.7阶微分下RSI0.7(R548, R767)与大豆CNC的相关系数最大,为0.865 1;(2)分数阶微分预处理能够细化光谱数据中的有效信息,增强光谱数据对冠层氮素含量的敏感性,尤其是增强红边平台波段与氮素含量的正相关性及绿波段与氮含量的负相关性;(3)与整数阶微分、常用植被指数相比,分数阶微分能够提高大豆CNC预测模型的准确性。其中,基于0.7阶微分RSI0.7(R548, R767)建立的大豆CNC预测模型与0阶微分RSI0(R725, R769)相比建模集决定系数(R2C)和预测集决定系数(R2P)分别提高了0.061 9和0.016 6,建模集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)分别降低了0.552 5和0.180 9,预测相对偏差(RPD)提高了0.110 4。基于0.7阶微分RSI0.7(R548, R767)建立的大豆CNC预测模型与VOG II相比R2C和R2P分别提高了0.086 6和0.025 5,RMSEC和RMSEP分别降低了0.757 5和0.248 3,RPD提高了0.146 88;(4)基于0.7阶微分比值光谱指数RSI(R548, R767)建立的大豆LNC预测模型较优,其R2C为0.748 4,R2P为0.800 3,RMSEC为4.752 9,RMSEP为3.511 1,RPD为2.253 7,能够较好的估测大豆冠层氮素含量。研究表明分数阶微分算法在大豆冠层氮素含量的定量预测中具有一定的优势,为光谱遥感技术在作物氮营养检测中的应用开拓了新的思路。 相似文献
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