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71.
现有流形学习算法在学习人脸数据时,假设所有数据点位于单一低维嵌入流形之上,当数据点实际分布在不同的流形上时,单流形假设就会影响数据真实空间结构。为此提出一种基于多邻域保持嵌入(multiple neighborhood preserving embedding, M-NPE)的学习算法来发现不同类别数据在不同维度的低维嵌入空间中分布的多流形结构。首先,单独学习不同类别数据的流形,得到反映其本质特征的流形;再通过遗传算法搜索每个流形的最优维数;最后依据最小重构误差分类器对样本分类。在Extended Yale B和CMU PIE这2个大型人脸库上实验结果验证了该算法的有效性。  相似文献   
72.
基于条件随机场的农作物病虫害及农药命名实体识别   总被引:3,自引:0,他引:3  
互联网农技问答平台现仅依靠人工提供答题服务,响应速度慢,回答质量难以保证。实现智能农技问题解答,构建农技知识库,需要从现有问答数据提取“农作物-病虫害-农药”命名实体三元组。现有对农业中文命名实体识别的研究较少,且准确率较低。根据农作物、病虫害及农药命名实体的特点,针对农技问答数据,提出基于条件随机场的农作物、病虫害及农药命名实体的识别方法。对数据集进行格式整理及自动分词,并对分词后的语料,针对是否包含特定界定词、是否含特定偏旁部首、是否是数量词、是否是特定左右指界词及词性等特征进行自动标注。利用标注后的数据训练CRF模型,可以对语料进行分类,包括判断语料是否属于农作物、病虫害、农药3类命名实体并识别该语料在复合命名实体中的位置,从而实现了对3类命名实体的识别,由此可自动构建关联三元组。通过试验选择特征组合和调整上下文窗口大小,提高了本方法的识别准确度,降低了模型训练时间,对农作物、病虫害、农药命名实体识别的准确度分别达97.72%、87.63%、98.05%,比现有方法有显著提高。  相似文献   
73.
A programme of field trials for the study of the winter barley–Rhynchosporium commune pathosystem is reported. The associated seedborne disease rhynchosporium leaf scald is regarded as having an important impact on barley yields. The analysis in this study relates to the impact of the seed source (commercial or farm-saved seed) on disease incidence and to the spatial pattern of rhynchosporium leaf scald disease incidence. Disease incidence data were calculated from field data recorded as disease severity. Mean disease incidence was higher in the crops grown from farm-saved seed than in those grown from commercial seed, although great agronomic significance cannot be attached to this result. The spatial pattern of rhynchosporium leaf scald disease incidence was characterized in terms of the binary power law (BPL) and was indicative of an aggregated pattern. Programme-wide BPL results were described using a novel phytopathological application of a random coefficients model. These results have application in field sampling for rhynchosporium leaf scald disease.  相似文献   
74.
监测采样间隔对作物模型性能的影响研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了获得不同监测采样间隔对作物生长模型的影响规律,避免现有研究和应用中存在的主观性或随意性,以番茄叶片蒸腾速率和CO2交换率为对象,采用3 种采样间隔数据及2 种常用方法进行建模、预测和比较研究。研究结果显示,在15、30、60 min的监测采样间隔下,番茄叶片蒸腾速率模型和CO2交换率模型的预测误差是不同的,GA-BP神经网络模型的预测能力普遍优于纯二次回归模型,但两者的结论是一致的,即对蒸腾速率和CO2交换率而言,最合适的监测采样间隔分别为30 min和15 min。本研究结果为监测采样间隔的设定、试验数据的选取和建模方法的运用提供依据,对作物模型研究和应用具有重要意义。  相似文献   
75.
颗粒料质量流量测量误差动态估算方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种利用冲量原理测量固体颗粒物料实时物料速度和质量流量的方法,同时给出了一种可动态估算速度和质量流量测量误差的方法.利用自行设计的实验装置,并采用大豆作为实验材料进行了测量误差估算的实验,实验结果表明:在所设计的实验条件下,估算的质量流量相对误差最大值为4.00%,平均相对误差为1.44%;估算的速度相对测量误差最大值为9.69%,平均相对误差为5.03%,动态测量精度和总质量计量精度之间有较好的相关性.  相似文献   
76.
典型断面渠道临界水深计算   总被引:2,自引:0,他引:2  
系统总结了明渠特征水深研究领域的计算方法,评价了各方法的特点;为了优选出典型断面渠道临界水深简捷、通用、精度高、适用范围广的显式计算公式,通过定义包含典型断面几何要素及流量的量纲为一的参数,将目前成果中临界水深的显式计算公式用定义量纲为一的参数进行统一表达,并对其进行简捷性、精度及适用范围的综合评价比较,优选出梯形、圆形、弧底梯形、普通城门洞形、马蹄形等5种典型断面渠道临界水深的显式计算公式;对标准城门洞形断面的临界水深应用最优一致逼近原理,提出以幂函数形式分段表达的新显式计算公式.误差分析表明,在工程常用范围内,由推荐的显式公式所计算的6种典型断面的临界水深,其最大相对误差均小于1%,满足工程设计对精度的要求.该研究可为典型断面排灌渠道的设计及水力计算提供参考.  相似文献   
77.
基于随机森林的玉米发育程度自动测量方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
为提高玉米果穗发育程度检测的自动化程度与精度,提出一种基于机器视觉技术的测量方法。在随机森林机器学习算法的基础上构造秃尖、干瘪和籽粒区域的识别模型。该模型由多个独立同分布的弱分类器构成,对输入的训练样本进行列和行两个方向上的随机采样。比较随机森林模型和决策树模型的分类效果可知随机森林模型有效避免了过拟合和局部收敛现象的产生,并具有良好的推广能力。为确定最优的弱分类器数目,选择弱分类器个数为训练样本数量的1/80、1/40、1/20、1/10、1/5、1/4时分别构建随机森林分类器。研究结果表明,当随机森林中弱分类器个数为训练样本数量的1/20时,模型的识别率与稳定性最好。然后,以最优的随机森林模型作为分类器构建玉米果穗不同发育程度自动检测方法。试验结果表明,各区域长度测量的准确性均在95%以上,测量速度可达30个/min以上。  相似文献   
78.
基于图像处理的温室黄瓜霜霉病诊断系统   总被引:8,自引:0,他引:8  
为进一步提高温室黄瓜霜霉病诊断的准确率,构建了一个基于图像处理的温室黄瓜霜霉病诊断系统。针对温室黄瓜栽培现场采集的病害图像,采用基于条件随机场(Conditional random fields,CRF)的图像分割方法进行病斑图像分割,并采用决策树模型扩展一元势函数,提高病斑图像分割的准确性;将分割后的病斑图像转换到HSV颜色空间并提取其颜色、纹理和形状等25个特征,利用粗糙集方法进行特征选择与优化;构建了基于径向基核函数的SVM分类器,准确地识别与诊断温室黄瓜霜霉病。系统试验验证结果表明,该系统采用的病斑分割方法,能够克服复杂背景和光照条件的影响,准确地提取病斑图像;采用粗糙集方法能够有效地选择分类特征,将25个初始特征减少到12个,提高了运行效率;黄瓜霜霉病识别准确率达到90%,能够满足设施蔬菜叶部病害诊断的需求。  相似文献   
79.
基于随机森林算法的自然光照条件下绿色苹果识别   总被引:6,自引:0,他引:6  
果实识别是自动化采摘系统中的重要环节,能否快速、准确地识别出果实直接影响采摘机器人的实时性和可靠性。为了实现自然光照条件下绿色苹果的识别,本文采集了果实生长期苹果树图像,并利用随机森林算法实现了绿色苹果果实的分类和识别。针对果树背景颜色和纹理特征的复杂性,尤其是绿色果实和叶片在很多特征上的相似性,论文基于RGB颜色空间进行了Otsu阈值分割和滤波处理,去除枝干等背景,得到仅剩果实和叶片的图像。然后,分别提取叶片和苹果的灰度及纹理特征构成训练集合,建立了绿色苹果随机森林识别模型,并使用像素模板验证数据集,对模型进行预测试验,正确率为90%。最后,选择10幅自然光照条件下不同的果树图像作为检测对象,使用该模型进行果实识别并使用霍夫变换绘制果实轮廓,平均识别正确率为88%。结果表明,该方法具有较高的鲁棒性、稳定性、准确性,能够用于自然光照条件下绿色果实的快速识别。  相似文献   
80.
基于MS-IMMIKF的MEMS陀螺输出信号消噪处理   总被引:1,自引:0,他引:1  
陀螺用于感知稳定平台相对于惯性空间的角速率,进而得到稳定平台在惯性空间的姿态,通过反馈稳定平台伺服控制机构相应的控制量来实现对稳定平台的稳定控制。通过分析陀螺随机误差对稳定平台精度影响,提出了一种新的陀螺随机漂移处理方法。首先针对机动跟踪领域的Singer模型中人为设定机动频率α的不合理性,对机动频率α进行在线估计,提出基于Modified Singer(MS)模型直接对陀螺输出进行建模的方法;在此基础上建立基于交互式多模型(IMM)的改进卡尔曼滤波算法(MS-IMMIKF)对陀螺输出随机误差进行处理,并对交互式多模型的改进卡尔曼滤波(IKF)进行理论分析和推导;通过数值仿真分析和稳定平台中某型号陀螺试验验证和仿真计算得出,静态滤波后均方根误差达到0.022 7°/s,证明了该方法对陀螺漂移处理的有效性与可行性;最后通过稳定平台动静态稳定试验表明,MS-IMMIKF滤波算法对提高稳定平台精度有效且实用。  相似文献   
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