Fisher大间距线性分类器   总被引：1，自引：0，他引：1  

陈才扣  杨静宇 《植物保护》2007,(12):2143-2147

作为一种著名的特征抽取方法,Fisher线性鉴别分析的基本思想是选择使得Fisher准则函数达到最大值的向量(称为最优鉴别向量)作为最优投影方向,以便使得高维输入空间中的模式样本在该向量投影后,在类间散度达到最大的同时,类内散度最小。大间距线性分类器是寻找一个最优投影矢量(最优分隔超平面的法向量),它可使得投影后的两类样本之间的分类间距(Margin)最大。为了获得更佳的识别效果,结合Fisher线性鉴别分析和大间距分类器的优点,提出了一种新的线性投影分类算法——Fisher大间距线性分类器。该分类器的主要思想就是寻找最优投影矢量wbest(最优超平面的法向量),使得高维输入空间中的样本模式在wbest上投影后,在使类间间距达到最大的同时,使类内离散度尽可能地小。并从理论上讨论了与其他线性分类器的联系。在ORL人脸库和FERET人脸数据库上的实验结果表明,该线性投影分类算法的识别率优于其他分类器。  相似文献   

Efficiency of presence-absence sampling used to estimate the mean abundance of fish eggs     

Sakutaro?YamadaEmail author  Hiromu?Zenitani 《Fisheries Science》2005,71(4):805-816

ABSTRACT:   Statistical properties of estimators relating to the mean abundance of fish eggs were investigated using the data from the presence-absence sampling (PAS) and counting sampling (CS). PAS, which focuses on the presence-absence of eggs in a sample, is more cost-effective yet is unlikely to give more precise estimates than CS, which counts the number of eggs. But when limitations are given on the sampling cost and number of sampling stations, PAS may have advantages. This study shows that the mean square error (MSE) of the maximum likelihood estimator (MLE) based on PAS may become smaller than the MSE of the MLE based on counting data when the number of observations for PAS becomes larger. The observation number for PAS is determined, which minimizes the MSE of a combined estimator from the two MLE under a restriction of the total cost of observation. A dual problem is also solved. It is shown that MSE of the MLE in PAS is a monotone increasing function of the oversight probability. PAS becomes more informative as the distribution of the number of eggs is more aggregated.  相似文献   

A socio-ecological exploration of fear of crime in urban green spaces – A systematic review     

Cecil C. Konijnendijk van den Bosch 《Urban Forestry & Urban Greening》2014,13(1):1-18

Studies have pointed at the negative side of urban green spaces in terms of evoking fear of crime. However research on fear-provoking attributes suggests that there usually is no single attribute that influences fear but that rather a combination of attributes prevails. The aim of the paper is to systematically review those attributes that evoke fear of crime in urban green spaces and to highlight their complex interaction by adopting a social-ecological framework. Results include an overview of the reviewed literature with regard to authorship, journal, geographical distribution of the studies, types of urban green spaces studies, types of landscape stimulus used, applied methods, types of respondents involved and main study findings. Forty-eight studies met the authors’ inclusion criteria. The majority of the studies highlighted that individual factors (such as gender and past experience) were more influential than social and physical factors in evoking fear of crime. A proposed socio-ecological framework highlights the attributes which evoke fear of crime in urban green spaces and its interactions and can help guide future research.  相似文献   

海南桉树枝瘿姬小蜂成虫羽化量的研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘慧清  金启安  韦曼丽  曲晓  郭东峰  吕宝乾  彭正强 《热带农业科学》2012,32(9):57-59,63

通过对桉树枝瘿姬小蜂野外黄板调查以及室内羽化量的统计,调查桉树枝瘿姬小蜂在海南发生危害规律,评价海南省5个地点的桉树周年受害情况和种群动态,从而得出不同季节和不同桉树品种受到桉树枝瘿姬小蜂的危害程度和种群发生存在显著差异。不同桉树品种感虫程度存在显著的差异性,感虫程度由重到轻依次为:尾赤桉DH201无性系=小叶桉>桉树混合林>广林9号。  相似文献   

基于鱼体特征点检测的淡水鱼种类识别   总被引：1，自引：1，他引：0  

朱明  李梦珂  万鹏  肖畅宇  赵竣威 《农业工程学报》2023,39(11):155-164

针对传统机器视觉技术对淡水鱼种类进行检测时特征提取过程复杂的问题,该研究提出了基于特征点检测的淡水鱼种类识别方法。以鳊、鳙、草鱼、鲢、鲤5种大宗淡水鱼为对象,构建了淡水鱼特征点检测数据集;以AlexNet模型为基础,通过减小卷积核尺寸、去除局部响应归一化、引入批量归一化、更换损失函数,构建了改进AlexNet模型用于特征点检测;并以特征点为依据提取特征值、构造特征向量,使用Fisher判别分析方法实现了淡水鱼的种类识别。试验结果表明：改进AlexNet模型在测试集上的归一化平均误差的均值为0.0099,阈值δ为0.02和0.03时的失败率F_0.02、F_0.03分别为2.50%和0.83%,具有较好的精准度和误差分布情况;基于该模型和Fisher判别分析的淡水鱼种类识别方法对5种淡水鱼的识别准确率为98.0%,单幅图像的平均识别时间为0.368 s,保证了时效性。由此可知,提出的改进AlexNet模型能实现淡水鱼的特征点检测并具有较高的精度,可为淡水鱼种类识别、尺寸检测、鱼体分割等提供条件,该方法可为淡水鱼自动化分类装置的研发奠定基础。  相似文献   

基于颜色和纹理特征的玉米旱情统计判别模型     

岳焕然  李茂松  王春艳  安江勇 《中国农业科技导报》2019,21(5):62-73

利用颜色和纹理特征判定玉米植株干旱程度是玉米旱情监测识别的新途径,良好的统计判别模型构建方法对实现这一新途径意义重大。采集了玉米出苗-拔节、拔节-抽雄、抽雄-成熟3个生长发育阶段适宜、轻旱、中旱、重旱、特旱5个干旱程度的玉米植株图像,用MATLAB软件从图像中提取玉米植株的颜色和纹理特征数据,以SPSS软件对特征数据的训练集进行Fisher逐步判别分析,获得Fisher判别函数组,结合曼哈顿距离判别规则,建立了玉米出苗-拔节、拔节-抽雄、抽雄-成熟3个生长发育阶段的正视面、俯视面和侧视面共9个单视角统计判别模型,并将每个生长发育阶段的单视角统计判别模型联合构建为三维统计判别模型。玉米3个生长发育阶段的所有单视角判别模型在训练和测试时的平均判别准确率无显著差异,所有正视面和侧视面单视角统计判别模型训练和测试时的平均判别准确率均在90%以上,判别玉米不同干旱程度的准确率差异性小,所有俯视面单视角统计判别模型训练、测试时的平均判别准确率均低于85%,且判别玉米不同干旱程度的准确率差异性较大。玉米3个生长发育阶段的三维统计判别模型的训练和测试平均判别准确率在97%以上,且判别玉米不同干旱程度的差异性较小。玉米3个生长发育阶段的单视角统计判模型中,侧视面统计判别模型的判别效果最好,正视面统计判别模型次之,俯视面统计判别模型的判别效果相对较差,每个生长发育阶段的三维统计判别模型的判别效果均比单视角统计判模型好。  相似文献   

桉树枝瘿姬小蜂防治效果检查方法探索   总被引：1，自引：0，他引：1  

罗基同  蒋金培  陈江  刘宇  谭学锋  李天翔  王缉健 《广西林业科学》2009,38(4):204-206

桉树枝瘿姬小蜂(Leptocybe invasa Fisher & La Salle)防治效果检查工作量大,操作过程繁杂.通过防治前后枝条与虫瘿状况,小蜂成虫羽化数量的对比,可以明确药剂的效果,进而指导防治工作有效开展.  相似文献   

基于YCbCr颜色空间和Fisher判别分析的棉花图像分割研究   总被引：3，自引：0，他引：3  

刘金帅  赖惠成  贾振红 《作物学报》2011,37(7):1274-1279

棉花的分割是采棉机器人研究的关键技术。本文分别在HSV、HIS和YCbCr颜色空间下,首先根据棉花的颜色信息与背景颜色信息的差距,对样本图像中的各个对象(棉絮、棉枝、土壤等)分类; 其次根据分类结果分别提取各类在各颜色空间下的样本像素值; 再根据类间离散度最大和类内离散度最小的准则计算出Fisher判别向量和各类的质心; 最后按照像素值离各质心最近的准则进行图像分割。结果表明, 在YCbCr颜色空间下产生的分割噪声最小,选取此颜色空间,采用贴标签的方法自适应去噪。实验仿真表明,本方法可有效避免阳光直射和阴影的干扰,对各种情况都能准确分割,分割准确率达90.44%。  相似文献   

桉树枝瘿姬小蜂国外研究现状   总被引：5，自引：0，他引：5  

常润磊  周旭东 《中国森林病虫》2010,29(1)

桉树枝瘿姬小蜂Leptocybe invasa Fisher La Salle是近年来新发现的1种有害生物,在多种桉树的叶脉、叶柄及新生枝上形成典型的瘤状虫瘿。该蜂已在世界很多桉树种植区出现并造成危害。文章综述了桉树枝瘿姬小蜂在国外的研究现状,以便更清楚的了解该蜂,为国内的研究提供参考,期望找到合适的防治策略。  相似文献   

桉树枝瘿姬小蜂中国本地自然天敌调查与捕食性天敌的捕食观察   总被引：3，自引：1，他引：2  

梁一萍 《广东林业科技》2010,26(5):1-5

文章首次报道了桉树枝瘿姬小蜂在中国的捕食性自然天敌。2009年9-12月,以华南农业大学校园窿缘桉（Eucalyptus exserta）和巨园桉（Eucalyptus grandis×E.tereticornis）DH201-2林分为材料,进行林间肉眼观察,并收集桉树枝瘿姬小蜂（Leptocybe invasaFisher＆La Salle）虫瘿羽化出的昆虫,解剖观察虫瘿中的昆虫,调查桉树枝瘿姬小蜂自然天敌。结果发现：3种桉树枝瘿姬小蜂捕食性自然天敌分别为冠猫跳蛛（Carrhotus coronatus）、斜纹猫蛛（Oxyopes sertatusL.Koch）和圆蛛（Cyrtarachnesp.）,其中冠猫跳蛛是优势种。对冠猫跳蛛捕食桉树枝瘿姬小蜂情况进行野外和室内试管观察,统计其捕食量为野外4.8头/头.h、试管内0.36头/头.h。未发现桉树枝瘿姬小蜂寄生性天敌。  相似文献