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151.
152.
基于近红外傅里叶特征提取方法的土壤含水率检测 总被引:1,自引:1,他引:1
以湖北地区的3种土壤为研究对象,利用偏最小二乘法建立了处理后样品的土壤含水率分析模型,模型预测值与标准值的决定系数为0.995,交叉验证预测均方差为0.801%,模型预测决定系数为0.992,预测均方差为0.912%,利用该模型预测黄土高原地区黄绵土含水率误差均大于4%.利用近红外光谱傅里叶变换特征提取方法对湖北地区黄棕壤、稻田土和潮土建立土壤含水率PLS预测模型,模型决定系数为0.988,交叉验证预测均方差为1.106%,且该模型预测黄绵土的误差均在2%左右,精度较传统模型有较大提高. 相似文献
153.
154.
155.
Plackett-burman设计法筛选超声波提取苹果多酚工艺的主要影响因子 总被引:5,自引:0,他引:5
以苹果鲜渣为原料,利用超声波辅助提取苹果渣中的多酚。在单因素实验的基础上,采用Plackett Burman试验设计对超声波提取的因素进行了研究,筛选出对超声波提取苹果多酚具有显著影响的因子:温度(p=0.0334)、乙醇体积分数(p=0.0241)和提取次数(p=0.0237)。 相似文献
156.
棉花RNA的快速提取方法 总被引:35,自引:7,他引:35
目前已发展的从植物中提取RNA的方法有多种.但由于棉花中次生物质含量较高,因此有些方法并不适合于棉花RNA的提取.本文介绍经过反复实验后改进的棉花RNA的提取方法,它具有快速、简单等特点. 相似文献
157.
综述了新疆脱脂葡萄籽的基本成分,脱脂葡萄籽天然蛋白的分离方法、功能性研究以及改性技术研究。 相似文献
158.
针对传统实体关系抽取方法中主体特征与句向量难以有效融合、现有BIO标注策略难以有效处理重叠关系的问题,提出一种基于BERT和双重指针标注的家禽疾病诊疗文本实体关系联合抽取模型(Joint extraction of entity relationship of poultry disease diagnosis and treatment text,JEER_PD)。JEER_PD使用双重指针标注(Dual-pointer labeling, DPL)策略,建立头、尾2个指针标注器,一次性标注出所有实体的开始和结束位置;引入CLN(Conditional layer normalization)网络层,强化主体抽取任务与客体关系联合抽取任务之间的联系;利用概率平衡策略PBS对抗正负类标签类别失衡,以加速模型收敛。实验表明,JEER_PD准确率、召回率和F1分别为97.69%、97.59%和97.64%,3项指标较现有方法均有显著提升,说明JEER_PD能够快速、准确地抽取家禽疾病诊疗复杂知识文本中的实体关系三元组。 相似文献
159.
基于无人机LiDAR的天然林与人工林林隙提取 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究主动遥感进行森林地物分类和林隙提取的效果,分别在天然林和人工林中比较了无人机激光雷达(Li DAR)数据的阈值法、逐像元法和面向对象法3种方法的分类精度和适用性。选取天然林(黑龙江省哈尔滨市帽儿山林场)和人工林(内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场)两处试验区,应用阈值法、逐像元法和面向对象法3种方法,对两个试验区采集的无人机Li DAR数据进行林隙、非林隙、其他类型划分。研究结果表明,面向对象法在天然林和人工林试验区中的分类精度和Kappa系数均最高,天然林为82. 43%、0. 73,人工林为91. 74%、0. 88;逐像元法次之,天然林为76. 62%、0. 64,人工林为78. 68%、0. 68;阈值法的分类精度和Kappa系数差异较大,在天然林中的精度极低,为50. 54%、0. 27,人工林的精度较高,为79. 12%、0. 69。面向对象法和逐像元法在天然林和人工林普遍适用,均可以达到理想的分类精度和Kappa系数。阈值法在天然林的精度较低,更适合于人工林的分类,即林分高度趋于一致,且建筑、道路等其他类型干扰较少的区域。天然林的最佳分类方法为面向对象法,人工林的最佳分类方法为阈值法。 相似文献
160.
基于部分亲和场的行走奶牛骨架提取模型 总被引:3,自引:0,他引:3
在奶牛关键点预测的基础上,通过点、线重构奶牛骨架结构,可为奶牛跛行检测、发情行为分析、运动量估测等提供重要参考。本研究基于部分亲和场,以养殖场监控摄像头拍摄的视频为原始数据,使用1 600幅图像训练了奶牛骨架提取模型,实现了奶牛站立、行走状态下关键点信息和部分亲和场信息的预测,并通过最优匹配连接对奶牛骨架结构进行准确提取。为了验证该模型的性能,采用包含干扰因素的100幅单目标奶牛和100幅双目标奶牛图像进行了测试。结果表明,该模型对单目标行走奶牛骨架提取的置信度为78.90%,双目标行走奶牛骨架提取的置信度较单目标下降了10.96个百分点。计算了不同关键点相似性(Object keypoint similarity,OKS)下的模型准确率,当OKS为0.75时,骨架提取准确率为93.40%,召回率为94.20%,说明该模型具有较高的准确率。该方法可以提取视频中奶牛骨架,在无遮挡时具有高置信度和低漏检率,当遮挡严重时置信度有所下降。该模型的单目标和双目标图像帧处理速度分别为3.30、3.20 f/s,基本相同。本研究可为多目标奶牛骨架提取提供参考。 相似文献