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1.
《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2017,(5)
文章主要研究在水利工程设计中短管水力计算时,沿程水头损失系数的确定。其方研究主要是通过实验模型,测定设计所用管材在不同工况下的流量及沿程水头损失,经分析计算得出流量与沿程水头损失系数函数表达式、雷诺数与沿程水头损失系数函数关系式,由此得出沿程损失系数随着流量的增加而减小,同时,在紊流的不同流区内,其沿程损失系数可由不同流区内的雷诺数与沿程损失函数关系求出。 相似文献
2.
为实现冬枣园机械化自动化采摘以及冬枣树精准化管理,针对自然场景下冬枣果实的快速、准确分类识别问题,提出一种基于YOLO v4模型改进的冬枣果实分类识别模型CC-YOLO v4。利用改进的CSP跨阶段部分连接结构和多尺度特征融合的CBAM卷积注意力模块,减小网络规模的同时增强特征提取能力,改善果实分类识别的误检和遮挡目标的漏检情况;采用Softmax交叉熵损失函数代替Sigmoid二元交叉熵损失函数作为分类损失函数,引入EIoU损失函数代替CIoU损失函数作为边界框回归损失,进一步改善果实分类识别的误检并提升预测框精度。试验结果表明,CC-YOLO v4模型对3类冬枣果实的查准率P均值为81.86%,平均检测精度均值mAP为82.46%,IoU均值为81.35%,模型参数量和大小分别为26.9 M和108 MB,检测速度可达28.8 F/s。与其他模型相比,本模型具有更好的分类识别能力、识别速度和较小的模型复杂度。在不同果实数量情况下进一步试验,本研究方法具有良好的精度和鲁棒性,对解决自然场景下冬枣果实的精准分类识别问题具有重要参考价值。 相似文献
3.
为了解决传统的水果图像识别算法在特征提取上的缺陷,以及传统卷积神经网络识别率低的问题,设计了一种基于并联卷积神经网络来提取水果特征的识别方法,利用ELU激活函数替代ReLU激活函数,利用最大类间距损失函数结合传统SoftmaxWithLoss损失函数来提高对相似品种的识别准确率。选取Fruit-360数据集中的8个品种,利用边界均衡生成对抗网络(BEGAN)结合传统的数据增强方法生成大量高质量的数据集,并用其进行训练。结果表明,该模型对8个品种的平均识别准确率达98.85%,具有良好的识别效果。 相似文献
4.
李振卿 《东北农业大学学报》1985,(3)
本文认为,作业的适时性损失由农艺、自然和作业过程等三部分适时性损失构成;可以适时性函数表征作业的适时性损失随作业的违期日数而变化的关系;非线性适时性函数可以分段线性化。本文还认为,作业的适时性函数可以作为计算作业的适时性损失及成本的依据。 相似文献
5.
刘郁文 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2003,29(5):431-436
研究具有共同均值参数的增长曲线模型，在二次损失下给出了共同回归系数矩阵的线性可估函数的线性估计，在给定的线性估计类中是线性容许的充要条件，同时给出了二次损失下共同回归系数矩阵的线性可估函数的惟一的线性容许Minimax估计。 相似文献
6.
本阐述了在计算机辅助设计（ＣＡＤ）中所涉及的质量损失函数的基本原理，并以湖南某轴承厂生产的２０８单列向心球滚动轴承为例，应用该原理，定量地分析了该型号油承装配质量所产生的质量损失，为其装配精度的质量控制提供了可循的理论依据。同时，提出了质量失函数在其他珂供应用的可能性。 相似文献
7.
8.
针对甘蔗智能切种机作业过程中背景杂乱导致茎节识别精度低等问题,提出了基于改进YOLOv5的一种甘蔗茎节识别方法。采用跨层级连接的方式优化颈部结构,增强不同层级间的信息融合能力;同时改进模型损失函数,一方面引入EIoU损失函数代替原始CIoU损失函数,提高边界框回归精度,另一方面利用Focal loss损失函数替换交叉熵损失函数,解决正负样本比例不均衡问题;最后引入Ghost模块轻量化网络模型。试验结果表明,本研究提出的模型相较于原模型,平均精度值提高了1.4个百分点,达97.80%,单张检测时间为16.9ms,模型大小仅11.40 Mb,实现了在不同杂乱程度场景下的甘蔗茎节识别,降低了切种时背景杂乱产生的影响。 相似文献
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10.
电力物资配套采购数量预测是指,在电力物资采购中,根据已有的部分物资采购数量,预测相对应的配套物资的可能的采购数量。线性回归在预测问题中是一种常见而有效的方法。在物资采购问题中,采购数量一般具有线性关系的特点,线性模型更适合用于物资采购问题的预测。由于输入数据常常多于输入的维度数量,预测值和实际值无法完全相等,因此在线性回归中引入了损失函数的概念,通过损失函数来衡量预测值和实际值之间的差距。本文将基于传统的线性回归模型,根据历史数据进行预测,在此基础上,使用添加正则项之后的损失函数作为新的评价指标,进行预测,并与原来的预测结果相比较。 相似文献
11.
徐云碧 《浙江大学学报(农业与生命科学版)》1994,(6)
通过比较矩估计法和最大似然法在标记－ＱＴＬ连锁检测、重组率估计及ＱＴＬ基因型的均值和方差估计方面的效率，探讨了样本容量对这些参数估计的影响。结果表明，ＬＯＤ估计值随作图群体样本容量的增加而增加，重组率估值的偏倚随样本容量的增加而减少。ＱＴＬ基因型均值和方差估计值偏倚的程度均随理论重组率的增加而增加，随群体样本容量的增加而减少，最大似然法的估计效率高于矩估计法，且当理论重组率较高时尤为明显，在ｒ＝０．０－０．３０范围内，要获得无偏的重组率、均值和方差估计值，采用矩估计法时，要求样本容量ｎ＞１０００，而采用最大似然法一般只要求样本容量，ｎ≥３００．当标记－ＱＴＬ完全独立时，两种方法均不能获得这些参数的无偏估计值。 相似文献
12.
在一般多元线性模型中就基于岭估计的预测量与最优线性无偏预测量的最优性判别问题进行了讨论，得到了基于岭估计的预测量在矩阵迹意义下优于最优线性无偏预测量的充要条件. 相似文献
13.
14.
"已实现"波动率是一种全新的金融波动率测量方法。"已实现"波动率在理论上没有测量误差的无偏估计量,在实证建模方面比其他模型更易于估计参数,同时最优频率的选取对于"已实现"波动率的测量精确度是很重要的。 相似文献
15.
熊渊博 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2003,30(2)
提出了一种ARMA模型的线性估计方法，这种方法通过两次AR模型的估计来实现ARMA的估计。讨论了一维时间序列开环系统、闭环系统的辨识方法及定阶问题。仿真结果表明该方法具有良好的准确度和可靠性，可直接用于结构状态监测。 相似文献
16.
连续森林清查应用地理信息估计蓄积量的方法 总被引：3，自引：0，他引：3
提出了应用地理信息系统作为技术手段,以常规固定样地设置为抽样方式,以地形因子与蓄积量回归的估计方法来估计森林总体蓄积量的问题。讨论了可能性和可行性,给出和推导了总体无偏估计值和方差公式。 相似文献
17.
基于双列杂交体系提出一个遗传模型分析三倍体胚乳性状直接和母体上位性效应,直接加性、显性效应,细胞质效应,以及母体加性和显性效应.并运用混合线形模型分析该遗传模型.用最小范数二阶无偏估算法 (MINQUE) 估算单性状的方差分量和性状间的协方差分量.用蒙特卡罗模拟检测遗传参数的估算和模型的稳定性.模拟分析同时应用于双列杂交的平衡设计和非平衡设计.模拟结果显示在估算单性状的方差和性状间的协方差时,平衡设计和非平衡设计没有显著差异.通过估算实际水稻种子性状数据,说明在经典数量遗传研究中,加加上位变异分析是可行的. 相似文献
18.
【目的】以新疆玛纳斯河绿洲表层土壤质地数据为例,研究对数比转换方法在成分数据空间插值中的应用。【方法】采用加法、中心化和等角3种不同对数比转换方法,对土壤颗粒含量数据进行转换,针对数据中的零值不能进行对数比转换问题引入了零值替换方法,空间插值采用普通克里格法。【结果】零值替换后土壤颗粒之和仍为100%。基于对数比转换的插值结果满足土壤质地颗粒组成定和100%的要求,而对土壤颗粒单独插值不满足定和100%的要求。插值结果精度评价表明基于等角对数比转换方法的插值结果最优,但3种方法的结果差别甚小。【结论】零值替换方法的引入在不改变成分数据定和的前提下避免了零值不能进行对数比转换。基于对数比转换的普通克里格法满足成分数据空间插值的非负、定和、误差最小和无偏估计4个要求。 相似文献
19.
点抽样误差来源的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
宋新民 《北京林业大学学报》1990,12(2):21-29
利用计算机模拟角规、角规观测和每木实测的方法,进行了不同角规常数的点抽样试验比较。结果表明:点抽样估计林分断面积是无偏的,而估计林分每公顷株数效率不高。点抽样的偏差主要是因漏计、角规常数选择不当,林缘效应等原因引起的。同时,还就如何防止点抽样产生偏差的技术措施提出了一些建议。 相似文献
20.
Dvoralai Wulfsohn Felipe Aravena Zamora Camilla Potin Téllez Inés Zamora Lagos Marta García-Fi?ana 《Precision Agriculture》2012,13(2):256-275
Early forecasting of fruit orchard yield is important for market planning and for growers and exporters to plan labour, bins,
storage and purchase of packing materials. Large variations in tree yield pose a challenge for accurate yield estimation.
We evaluated a three-level systematic sampling procedure for unbiased estimation of fruit number for yield forecasts. In the
Spring of 2009 we estimated the total number of fruit in several rows of each of 14 commercial fruit orchards growing apple
(11 groves), kiwifruit (two groves), and table grapes (one grove) in central Chile. Survey times were 10–100 min for apples
(depending on vigour), 85 min for the table grapes, and 85 and 150 min for the kiwifruit. During harvest in the Fall, the
fruit were counted to obtain the true number. Yields ranged from lows of several thousand (grape bunches), to highs of more
than 40 000 fruit (apples, kiwifruit). Absolute true errors (defined as the absolute difference between the estimate and the
true value, divided by the true value) were less than 5% in six orchards, between 5 and 10% in a further five orchards and
13% in one orchard. In two apple orchards we obtained absolute true errors of about 20%. Error analysis based on systematic
sub-sampling across each sampling stage was used to determine how to distribute sampling effort to achieve a total coefficient
of error of 10%. We discuss the extension of the procedure for yield estimation at the full orchard scale for any target precision. 相似文献