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《江苏农业科学》2017,(18)
高光谱仪器采集光谱数据的波长范围大、波段数据多。如果将这些波段作为模型的输入,数据量大、计算太复杂,必然会影响建模的速度,因此有必要采取合适的算法对高光谱图像的光谱数据进行降维处理。采用主成分分析(principal component analysis,简称PCA)、逐步判别分析、连续投影(successive projections algorithm,简称SPA)方法对马铃薯的光谱数据进行降维处理。主成分分析选出8个特征波段,逐步判别分析选出8个特征波段,连续投影法选出6个特征波段。将降维后的特征波段作为输入,分别建立支持向量机(support vector machine,简称SVM)模型,这3种降维方法的识别准确率均为100%,由于连续投影法选择的波段数少,所以连续投影法是一种较好的降维方法。 相似文献
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基于GA-ANN融合算法的棉田杂草特征降维及分类识别 总被引：1，自引：0，他引：1
准确识别杂草是智能化除草技术所要解决的关键问题,为了实现棉花田间杂草的特征降维及分类识别,提出了遗传算法(GA)融合人工神经网络(ANN)的算法。试验中共采集棉花和杂草样本195个,提取棉花和杂草的形状特征、4个方向灰度共生矩阵纹理特征、HSV空间颜色特征等21个参数。将21个特征参数按照一定顺序组成码串作为遗传个体,融合神经网络模式识别算法,以实现特征参数的有效降维。对利用降维后的优良特征参数组合、全部特征参数以及主成分分析方法(PCA)降维识别的准确率进行了对比,结果表明:利用融合算法降维得到的不同特征组合,可将特征参数维数保持在8~13维,有效降低了特征参数空间的复杂度;融合算法平均分类准确率稳定在98%左右,明显优于PCA分析法。对降维后的优良特征参数组合进行自组织特征映射网络训练(SOM),可视化拓扑结构图表明,降维后的优良特征组合对各个类别的影响呈现出独立性、可区分性的显著特点,宽长比、H三阶矩特征与棉花样本的分类准确率呈强相关性,H一阶矩、S三阶矩对苘麻、龙葵草、灰菜、田旋花样本的分类影响显著,而对棉花样本的分类准确率影响较弱。 相似文献
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基于协同表示分类(CRC)算法在实际应用中的效果,考虑到样本局部相似性先验信息对分类识别的不同贡献,构建加权矩阵,并嵌入到CRC中,称为加权CRC.为进一步改善人脸识别的性能,设计了如下算法:一种将加权CRC重复两次;另一种则将其与线性表示分类(LRC)结合.两种方法的共同特点为:首先基于主成分分析(PCA)对所有图像样本进行降维,以降低计算的复杂度;其次都是在第一阶段的加权CRC中根据重构残差排序保留相关性较大的训练样本用于下一阶段的分类识别.这种缩小分类目标的做法,使识别更精确.在ORL,FERET及AR人脸数据库上通过仿真验证了本文所提方法的有效性. 相似文献
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作物病害分类识别模型一直受被研究对象自身特性影响,为验证智能分类器在番茄常见病害中的识别效果,选择不同群智能分类器进行分类识别。采用主成分分析(principal component analysis,简称PCA)法对样本集的31个数据进行降维,筛选7个贡献率较高的主成分作为PCA-支持向量机(support vector machine,简称SVM)模型的输入;遗传算法(genetic algorithm,简称GA)具有全局寻优特点,正交变换可使变异率、交叉率、种群规模等参数之间快速最优化,构建GA-SVM智能分类器提高识别率;由于GA-SVM分类器增加了交叉变异计算,参数确定时间相对较长,而粒子群优化(particle swarm optimization,简称PSO)算法不存在交叉变异因子计算过程,因此选择PSO-SVM群智能分类器,把种群中具有最大适应度函数值的惩罚系数(r)和核函数参数(σ~2)作为支持向量机模型的最优参数,试验证明,PCA-SVM模型对3种病害类型中的分类效果总体较好。 相似文献
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《浙江农业学报》2017,(12)
为加快畜牧业现代化程度,克服传统方法中奶牛个体识别正确率低的缺陷,针对奶牛个体纹理特征,对传统KPCA(核主成分分析)方法从降低协方差矩阵维数和引入类别信息两个角度进行改进,并与小波变换进行结合,应用于奶牛个体识别领域。首先对归一化后的奶牛图像进行一层小波分解得到4个分量子图,然后对各子图利用改进的KPCA进行特征提取并引入加权策略融合,最后构造出多类SVM分类器进行学习分类。将预先采集的20头奶牛个体的视频数据转化成图片序列并选取20 000张组成实验数据集,通过多组对比实验对小波融合系数、融合向量组数、特征维数三个重要参数进行设定,然后利用不同算法进行奶牛个体识别实验。结果表明,提出方法在识别正确率达到96.31%时,仅用了4.20 s,较其他算法具有明显优势,可以有效地应用到奶牛个体识别领域,兼具高性能、低成本的优势。 相似文献
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《沈阳农业大学学报》2019,(6)
纹枯病是水稻生产中三大病害之一,其早期检测对病害的及时防控、保证粮食安全具有重要意义。高光谱技术为水稻病虫害高通量、实时监测提供了有效的技术手段。基于高光谱病害检测中高光谱的降维,或检测特征的提取至关重要,利用2017和2018两年水稻盆栽纹枯病接种试验与大田纹枯病调查试验样本高光谱数据,探讨了分窗Gram-Schmidt变换的高光谱数据降维与特征波段提取,构建纹枯病检测模型,对比分析了本研究方法与主成分分析、连续投影法高光谱降维效果与病害检测精度。结果表明:基于分窗GramSchmidt变换可有效实现高光谱数据的降维,盆栽样本高光谱降到4维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.8373,均方误差MSE为0.0406;大田样本高光谱降到4维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.9701,均方误差MSE为0.0065。主成分分析法降维,盆栽样本高光谱降到6维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.7931,均方误差MSE为0.049,大田样本高光谱降到6维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.9658,均方误差MSE为0.0078;连续投影法降维,盆栽样本高光谱降到8维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.8132,均方误差MSE为0.0466,大田样本高光谱降到4维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.9685,均方误差MSE为0.0072。对比主成分分析法和连续投影法,基于分窗Gram-Schmidt变换的高光谱降维效果与纹枯病检测精度均效果较好,可为高光谱降维与水稻纹枯病防治提供一定的理论基础和技术支撑。 相似文献
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基于PCA和Whitening算法的水稻病害图像预处理研究 总被引：1，自引：0，他引：1
水稻病害图像预处理在使用机器视觉技术对水稻病害智能诊断识别中至关重要。预处理效果直接影响水稻病害识别准确率。提出一种新的基于PCA和Whitening融合算法的水稻病害图像预处理方法。实验获取了水稻病害彩色图像和灰度图像的训练样本和测试样本,对获取的样本应用PCA降维,然后对降维后的样本随机取样,应用Whitening算法得到了相应的训练特征和测试特征。实验表明,该融合算法增强了预处理后的水稻病害图像样本对光照及亮度的鲁棒性,可有效提高病害识别准确率。 相似文献
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为实现鲜烟叶采收部位的数字化识别,进一步提升采收鲜烟叶素质的一致性,利用轮廓纹理特征和线性判别分析（LDA）技术对不同着生部位鲜烟叶进行研究,首先,对采集的鲜烟叶图像进行图像缩放、灰度化、二值化等预处理操作,提取狭长度、矩形度等4个轮廓特征参数,进而提取鲜烟叶图像的灰度共生矩阵（GLCM）特征,并通过LDA进行特征降维,之后利用K近邻算法（KNN）对鲜烟叶部位进行分类。结果表明,所提取未经降维处理的轮廓纹理特征在不同分类模型中的识别准确率均达到0.80以上,可有效反映鲜烟叶部位特征。相对于主成分分析（PCA）处理和未经降维处理,采用LDA降维处理的模型识别准确率最高。所构建的基于KNN算法的鲜烟叶部位识别模型,其精确率、召回率、F1分数、准确率均达到0.99,能够较好地识别鲜烟叶着生部位。 相似文献
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基于无人机多光谱遥感图像的玉米田间杂草识别 总被引：5，自引：0，他引：5
【目的】为了精确高效识别玉米田间杂草,减少除草剂施用,提高玉米种植管理精准性。【方法】通过六旋翼无人机搭载多光谱相机获取玉米田块多光谱图像。为分离图像中植被与非植被像元,计算了7种植被指数,采用最大类间方差法提取植被指数图像中非植被区域,制作掩膜文件并对多光谱图像掩膜。通过主成分分析对多光谱图像进行变换,保留信息量最多的前3个主成分波段。将试验区域分为训练区域和验证区域,在训练区域中分别选取了675处玉米和525处杂草样本对监督分类模型进行训练,在验证区域选取了240处玉米样本及160处杂草样本评价模型分类精度。将7种植被指数、3个主成分波段的24个纹理特征及经过滤波的10个反射率,共计41项特征作为样本特征参数。利用支持向量机-特征递归消除算法（support vector machines-feature recursive elimination,SVM-RFE）和Relief算法从41项特征中各筛选14项特征构成特征子集,采用支持向量机、K-最近邻、Cart决策树、随机森林和人工神经网络对特征子集进行监督分类。【结果】支持向量机与随机森林对全部特征及2个特征子集分类效果较好,支持向量机总体精度为89.13%—91.94%,Kappa>0.79,随机森林总体精度为89.27%—90.95%,Kappa>0.79。【结论】SVM-RFE算法对数据降维效果优于Relief算法,支持向量机（SVM）模型对区域冠层尺度下玉米与杂草的分类效果最好。 相似文献
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针对木材干燥过程样本数据存在较多噪声的问题,采用核主成分分析方法对木材干燥数据进行预处理,然后利用粒子群优化的支持向量机建立木材干燥系统的在线预测模型,并进行在线预测。仿真研究表明,对数据预处理后,降维训练样本建立的木材干燥模型能够获得很好的预测精度,计算量小,速度快。在线模型能够实时反映系统当前状态,在线优化模型结构并预测系统下一步输出,实现了木材含水率特性变化的动态预测。模型输出误差小、泛化能力强,能够满足实际干燥过程在线预测控制的需要,具有良好的实际应用价值和工业前景。 相似文献
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《东北农业大学学报(英文版)》2017,(4):69-79
The grain production prediction is one of the most important links in precision agriculture. In the process of grain production prediction, mechanical noise caused by the factors of difference in field topography and mechanical vibration will be mixed in the original signal, which undoubtedly will affect the prediction accuracy. Therefore, in order to reduce the influence of vibration noise on the prediction accuracy, an adaptive Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) threshold filtering algorithm was applied to the original signal in this paper: the output signal was decomposed into a finite number of Intrinsic Mode Functions (IMF) from high frequency to low frequency by using the Empirical Mode Decomposition (EMD) algorithm which could effectively restrain the mode mixing phenomenon; then the demarcation point of high and low frequency IMF components were determined by Continuous Mean Square Error criterion (CMSE), the high frequency IMF components were denoised by wavelet threshold algorithm, and finally the signal was reconstructed. The algorithm was an improved algorithm based on the commonly used wavelet threshold. The two algorithms were used to denoise the original production signal respectively, the adaptive EEMD threshold filtering algorithm had significant advantages in three denoising performance indexes of signal denoising ratio, root mean square error and smoothness. The five field verification tests showed that the average error of field experiment was 1.994% and the maximum relative error was less than 3%. According to the test results, the relative error of the predicted yield per hectare was 2.97%, which was relative to the actual yield. The test results showed that the algorithm could effectively resist noise and improve the accuracy of prediction. 相似文献
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选取关于广西各地市经济发展的10项指标,依据相关经济数据,采取系统聚类法和主成分分析法,对广西各地市区域经济发展进行分析。结果表明,在分析广西各地市的经济发展水平时,系统聚类法和主成分分析法结果一致;广西总体经济实力较弱,南宁市由于具有政治经济文化中心优势,各项因子得分较高,其余各地区的综合得分均低于1,与南宁市的发展差距较大;在总体发展战略中,广西应加快北部湾经济圈建设,打造具有国家发展战略意义的强大物流体系;应利用独特的区位优势,依托现代交通运输体系,加快构建东西互动、南北贯通和连接国内腹地及东盟市场的物流中心和商贸中心。基于广西各地市的区域经济发展不平衡问题,提出了加快南宁市服务业的发展、构建工业城市的循环经济体系、加速旅游城市的工业化、产业化进程等对策建议,以期实现广西各地区经济的均衡发展。 相似文献
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谷子抗旱相关性状的主成分与模糊聚类分析 总被引：27，自引：9，他引：27
【目的】探讨作物抗旱性分析评判的方法,对谷子主要农艺性状和部分生理指标与抗旱性之间的关系进行综合评价。【方法】采用主成分分析（Principal Components Analysis,PCA）和模糊聚类（Fuzzy Clustering, FC）分析,根据16个谷子品种在干旱胁迫和自然降水条件下的抗旱相关性状对其抗旱性进行综合评价。【结果】主成分分析结果表明,6个综合主成分可代表谷子抗旱性90.71%的原始数据信息量。利用抗旱性度量值进行模糊聚类,可将16个谷子品种的抗旱性划分为3类,聚类结果可以较好地反映这些谷子品种的选育和种植区域的干旱特点,其中冀谷18和豫谷1号抗旱性强且稳定性好。【结论】利用主成分分析,结合模糊聚类的方法进行谷子的抗旱性综合评价,不仅可以避免单一指标的片面性和不稳定性,而且可以较好地揭示谷子抗旱相关性状与其抗旱性的关系。 相似文献
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介绍了1998～2007年中国10个主要沿海城市的耕地数量变化情况及其驱动力,认为经济发展和人口增长是导致沿海城市耕地减少的共同驱动力,其中经济发展是最主要的驱动因素。以辽宁省葫芦岛市为例,根据1998～2007年相关统计数据,运用主成分分析法研究了葫芦岛市耕地面积变化的驱动因子。结果表明,近10年来,葫芦岛市的耕地总量不减反增,耕地面积增加主要集中于1998～2002年;葫芦岛市耕地数量变化的驱动力可以归纳为经济发展、人口增长及农业科技进步三大类。基于此,提出了耕地保护的相关对策：控制人口数量,减轻耕地压力;加强耕地和基本农田保护,稳定耕地数量和质量;严格控制耕地非农化规模,提高土地节约和集约利用水平;加大土地整理、复垦和开发力度;加大农业科技投入,引导农业结构调整。 相似文献
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针对往复机械振动信号的非平稳特性和在现实条件下难以获取大量故障样本的实际情况,提出一种经验模态分解（EMD）、近似熵（ApEn）快速算法和支持向量机（SVM）相结合的机械故障诊断方法。运用经验模态分解方法对特定时段的振动信号进行分析,计算各个内禀模态函数（IMF）的近似熵,作为故障特征向量,并输入到支持向量机以判断机械的工作状态和故障类型。柴油机故障诊断试验结果表明,该方法能有效提取故障特征,在小样本情况下也具有较高的精度和较强的泛化能力,对其他机械故障的诊断具有一定借鉴意义。 相似文献
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依据1999～2008年吉安市土地利用变化生态安全评价指标数据,对所选取的逆向指标运用倒数法进行正向化处理,采用指数法对所选指标进行标准化,以年为单位进行主成分分析,得到1999～2008年土地利用变化生态安全度相关数据FB;遵循科学性、整体性、层次性、实用性、动态性原则,建立了吉安市土地利用变化生态安全评价指标体系;借助主成分分析法和评价模型计算出吉安市土地利用自然资源安全指数、土地利用社会经济安全指数、土地利用生态环境安全指数以及土地利用生态安全度4个参数;通过分析得出吉安市土地利用变化生态安全度整体上呈现出上升的趋势,上升趋势减缓,同时得出吉安市土地利用变化生态安全水平较低,安全度值为0.645,仅仅处于弱度安全区域,需要加强监控和维护。 相似文献
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以黄金宝幼树为研究对象,经过2a左右的生长观察,分析其树冠的分形维数及其枝系构型,采用主成分分析方法对9个枝系构型指标进行分析,结果表明,黄金宝树冠幅均值的分形维数为0.57,冠幅面积的分形维数为0.18,树冠体积的分形维数为0.21;该时期以高生长为主,各枝处于生长状态,但四级枝条较少,枝条由一级转化为二级的能力高于二级转化为三级和三级转化为四级。主成分分析结果还表明,第一主成分贡献率为40.37％,第二主成分贡献率为21.61％;通过第一和第二主成分分析体现了黄金宝树该阶段的2种生态适应机制,即冠幅、冠幅面积、冠幅体积和枝径均值均趋于增大,逐步分枝率3,4和枝条倾角则均趋于减小。 相似文献
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郭婧 《河北农业大学学报(农林教育版)》2011,13(1):13-16
应用主成分分析法,从样本相关矩阵出发,对随机抽取农学院农学专业20名学生的业务能力、品德表现、实践技能和体能等项指标进行分析,依据调查指标的累计方差贡献率达到85%以上,提出了4个反映学生综合素质的主成分及其主成分函数表达式.通过计算各学生的重要主成分值,进而对学生综合素质进行评价,其结果与学生毕业后从事工作的实际表型... 相似文献