基于支持向量机的鱼群摄食行为识别技术

应用计算机视觉技术对镜鲤鱼群的摄食行为进行识别,减少养殖过程中人力的损耗,提出了一种基于图像纹理的鱼群摄食的自动检测识别方法。首先利用相机采集鱼群正常状态和摄食时的图片,之后对图片进行预处理,利用灰度差分统计法、灰度共生矩阵和高斯马尔科夫随机场模型提取鱼群的13个纹理特征,最后利用支持向量机(support vector machine,简称SVM)算法对鱼群图像进行分类识别。结果表明,支持向量机对测试集的识别率达到96.5%,运行时间为39.04 s,且使用主成分分析(principal component analysis,简称PCA)算法后,支持向量机对测试集的识别率达到93.5%,运行时间为0.63 s,可以达到对鱼群摄食自动识别的要求。     

基于正交非负矩阵分解的高光谱遥感图像混合像元分解

像元分解是遥感图像信息挖掘的重要手段,非负矩阵分解模型应用于高光谱遥感图像混合像元分解时,分解的效果与算法所获局部最优解密切相关。本文将带正交性约束的非负矩阵分解用于光谱解混,保证了分解矩阵列向量的线性无关性,进而使分解所得端元光谱具有较大的独立性。通过试验分析,利用正交非负矩阵分解,实现了对1997年机载可见光及红外成像光谱仪(AVIRIS)高光谱图像的混合像元分解,结果表明,增加约束条件后的正交非负矩阵分解,能成功分离出6种端元光谱,解混出的端元光谱与参考光谱的光谱角距离更小,与真实地物的丰度谱图吻合度增强。     

基于图像识别的无人机精准喷雾控制系统的研究

【目的】针对传统的植保无人机喷雾作业时化肥农药浪费大,利用率低,造成环境污染的问题,研制一种基于图像识别的无人机精准喷雾控制系统。【方法】利用中值滤波算法对田间航拍图像进行去噪,采用分层K_means硬聚类算法实现对农田航拍图像的分割,提取非作物区域的颜色、纹理特征空间的22个特征参数,设计支持向量机分类器进行分类识别。根据优选的17个特征参数,利用以径向基函数作为核函数的支持向量机对非作物区域图像进行识别,并根据识别结果控制喷头,实现精准喷雾。【结果】测试样本的识别率可达为76.56%,在无干扰风场情况下,当P_阀为10%时,减施率可达32.7%。【结论】本系统为农业航空精准喷雾控制技术的应用提供了参考方向和决策支持。     

非负不可约矩阵Perron根的上界

非负矩阵在数学物理、控制论、电力系统理论等领域有广泛的应用.非负矩阵Perron根的估计是矩阵分析理论研究中的重要问题.利用M-矩阵与非负矩阵之间的关系,给出计算非负不可约矩阵Perron根上界的一种新算法,数值例子表明该算法具有可行性.     

基于RELIEF算法和极限学习机的苹果轻微损伤高光谱检测方法

采用高光谱成像技术(400～1 000 nm)对苹果轻微损伤进行快速识别及无损检测。采集苹果正常及不同损伤时间的高光谱图像,选择图像中合适的区域作为感兴趣区域并提取平均光谱反射率及图像熵信息,将采集的样本按2∶1的比例分为训练集和测试集。使用RELIEF算法基于光谱平均反射率及图像熵信息提取了8个特征波段(17、30、35、51、61、66、94和120),分别基于全波段和特征波段进行极限学习机(extreme learning machine, ELM)建模分析,并与支持向量机(support vector machine, SVM)和K-均值聚类算法进行比较。结果表明,基于全波段的ELM模型最终测试集识别率为94.44%,基于特征波段的RELIEF-极限学习机(Re-ELM)模型识别率为96.67%,基于特征波段的Re-SVM及Re-K均值模型的最终测试集识别率分别为92.22%和91.67%,证实了Re-ELM是一种更为有效的苹果损伤分类判别方法。在此基础上,基于图像处理技术和特征波段提出了一种苹果轻微损伤高光谱检测算法,使用该算法针对特征波段进行独立成分分析(independent component analysis, ICA)变换,选取ICA第3成分图像进行自适应阈值分割,从而获得损伤图像。对全部高光谱图像进行检测表明,该算法的最终识别率超过94%,说明该算法能够较为有效地识别苹果损伤区域。     

海上航拍图像目标定位算法的数据采集

为实现海上航拍图像目标定位,必须实时采集有关定位数据.根据海上航拍图像目标定位算法所需数据,全面分析了定位算法相关数据的分类,提出了相关数据的采集方法,并从实际应用的角度阐述了采集设备的选型原则.为海上航拍图像目标定位算法应用、实现海上航拍图像目标定位提出了数据的采集方法,并提出了采集设备的选型方案.     

基于2D-Gabor滤波和主成分分析的人脸识别算法

提出了一种2D-Gabor滤波和主成分分析相结合的新的人脸识别算法。首先将人脸库的所有样本进行图像预处理,并将由2D-Gabor滤波后产生的图像作为独立的样本加入到样本库中,从而减少了小样本问题对人脸识别效率的影响,再结合经典的主成分分析方法进行人脸识别。试验证明,与单独的主成分分析法相比,该方法可以有效的提高识别率。     

实对称矩阵的2种特殊分解及其应用

对称矩阵有很多特殊的性质,其分解形式也有很多种,但较少涉及实对称矩阵与可逆对称矩阵尤其是与矩阵的主子式之间的关系。根据对称矩阵的特点给出了实对称矩阵A的第一种特殊的分解形式A=Q~TDQ(Q为秩为r的r×n阶矩阵,D是r阶的可逆对称矩阵),再利用这种分解形式得到了关于秩为r的n阶实对称矩阵的任一r阶子式的一个重要结论,从而导出了实对称矩阵与主子式相关的另一种重要分解形式A=Q~TAIQ AI(为A的一个秩为r的主子式,Q为秩为r的r×n阶矩阵),并给出了这2种分解式在矩阵中的一些应用,对实对称矩阵研究有一定的指导意义。     

基于小波递推最小二乘滤波算法的马铃薯高光谱图像去噪研究

为了提高马铃薯高光谱图像的滤波效果,降低马铃薯外部损伤检测模型的错误率和误判率,采用小波递推最小二乘滤波算法对马铃薯高光谱图像进行去噪.该算法先对经过主成分分析的马铃薯高光谱图像进行4尺度的小波变换,并将得到的二维小波变换系数集成为一个单一的一维重构向量,利用此向量的系数重构分辨率更高的图像,再将经过小波逆变换的图像使用递推最小二乘滤波算法进行滤波,得到结果图像;同时与改变噪声类型的滤波效果、采用维纳滤波和递推最小二乘滤波算法对马铃薯高光谱图像的滤波效果进行对比.结果表明:该滤波算法对高斯和椒盐噪声均具有良好的滤波效果;与采用维纳滤波算法和递推最小二乘滤波算法相比,滤波效果明显,对提高马铃薯外部损伤检测模型的正确率和识别率具有促进作用.     

基于字典学习的马铃薯叶片病害图像识别算法

为实现马铃薯叶片病害识别,达到及时防治的目的,设计了一种基于压缩感知理论的马铃薯病害图像分类方法。采用K-奇异值分解算法(K-SVD)分别构造了马铃薯早疫病、晚疫病、灰霉病叶片图像病害字典,通过正交匹配追踪算法求解测试样本在不同病害字典下的稀疏系数矩阵,并进行图像重构,求解重构均方根误差。利用不同类别字典本身的差异性,测试样本重构时,误差最小的字典即为测试样本所属病害种类。与支持向量机识别算法相比,该方法能够自学习图像特征,大大降低了图像分割和特征提取复杂度。经对比测试,采用字典学习理论进行分类,马铃薯3种叶片病害单一病斑图片综合识别率达到95.33%,高于支持向量机分类识别算法(识别率92%)。     

（m，l）秩幂等矩阵和（m，l）幂等矩阵的特性研究

如果存在自然数m,l（m〉l）使r（A^m）=r（A^l）,称A为（m,l）秩幂等矩阵;当A^m=A^l时,称A为（m,l）幂等矩阵依据矩阵的幂等性与秩幂等性不随数域的改变而改变这一基本事实,应用Jordan标准形的性质,得到了这两类既有区别又有密切联系的矩阵类的特性刻画．     

浙江省8个树种的秋季水分特性

为了探讨浙江省低山丘陵区生态保健园树种秋季水分利用特性,采用Li-6400光合作用测定系统和压力室以及压力-容积(P-V)技术,测定了木荷Schima Superba,苦槠Castanopsis sclerophylla,石栎Lithocarpus glabra,东南石栎L.harlandii,红叶石楠Photinia serrulata,红花檵木Lorpetalum chindense var.rubrum,竹柏Podocarpus nagi和杜英Elaeocarpus sylvestris等8个树种的光合速率、蒸腾速率以及水分特征参数(包括质壁分离时渗透势πp,饱和渗透势π0,束自比Vp/V0,相对含水量CRW和细胞弹性模量ξ).结果表明:水分利用效率峰值最高的树种为木荷(28.52mmol· mol-1),最低的是苦槠(12.92 mmol·mol-1).日水分利用效率最高的是石栎(10.44 mmol· mo1-1),最低的为苦槠(4.03 mmol·mol-1).通过5项水分参数的综合比较,吸水能力较强的树种有木荷、东南石栎、红花檵木、苦槠,吸水能力表现较弱的是石栎、杜英、红叶石楠、竹柏;忍耐脱水能力排序为木荷＞红花檵木＞东南石栎＞苦槠＞石栎＞杜英＞红叶石楠＞竹柏.树种的各个生理参数之间的相关分析表明,Vp/V0与πp,π0,ξ之间有显著相关关系,其余的参数之间无显著相关.     

基于数量分类学的海南产芋螺多样性研究

利用NTsys-pc2.10e软件对20种海南产芋螺的27个性状特征分别进行了Q型聚类分析、R型聚类分析和主成分分析,据此对芋螺的多样性进行了研究。结果表明,利用Q型聚类分析可将20种海南产芋螺分为二大组3个亚组;利用R型聚类分析可将27种性状特征分为2个大组;主成分分析反映出芋螺分类的重要特征是贝壳大小、内唇和壳口特征;基于芋螺前3位主成分基础上的三维图与聚类分析结果图一致。聚类分析树状图较好地反映了20种芋螺之间的亲缘关系,R型聚类分析与主成分分析相结合有助于选择关键而重要的芋螺分类特征。     

硬枝碱蓬HPLC指纹图谱建立及模式识别研究

为了对硬枝碱蓬样品质量进行评价,采用高效液相色谱法对9个不同采集地的硬枝碱蓬样品进行测定,建立指纹图谱,并结合中药相似度软件和主成分分析法进行模式识别研究。结果表明,试验确定的最佳条件为:提取溶剂为100%甲醇,用量为15 m L,流速为1.0 m L/min,色谱进样时间为20 min,流动相为甲醇(A)-水(B),采用100%甲醇等度洗脱,检测波长为254 nm。精密度试验、重现性试验、稳定性试验测定结果的相似度均在0.9以上,本研究所建立的基于主成分分析的模式识别方法准确可靠;中药相似度软件能够对不同地点的硬枝碱蓬材料进行区分,不同产地硬枝碱蓬的差异可清晰地显示出来。     

稻纵卷叶螟田间药效试验初报

为筛选防治稻纵卷叶螟的混用和复配药剂,在三亚市进行了不同药剂对稻纵卷叶螟的田间药效试验。结果表明,每公顷使用10%氟铃·毒死蜱（酷锐）1500mL＋50%丙溴磷600mL的速效性最好,药后1d防效达到97.74%,其持效期也较好,药后7d防效达100.00%;试验中使用的其他单剂或复配药剂对稻纵卷叶螟的防治效果也比较理想,可用于对稻纵卷叶螟的轮换防治。     

基于无人机RGB影像估测田间小麦穗数

单位面积穗数是小麦产量构成的重要因素,利用图像信息处理技术快速、准确地估测田间小麦穗数,可以为小麦长势监测和产量估测提供直接依据.利用无人机路径规划和控制系统(fragmentation monitoring and analysis with aerial photography,FragMAP)获取标准统一、高分辨...     

高效液相色谱法测定不同品种北五味子藤茎中五味子甲素与五味子乙素含量

采用HPLC法同时测定不同品种北五味子藤茎中五味子甲素和五味子乙素含量。色谱柱Waters C18柱（4．6mm×150mm,4μm）,流动相甲醇：水（70：30）,流速1．0mL／min,检测波长254nm。结果表明,五味子甲素在0．18-3．60μg（r=0．9999）、五味子乙素在0．20～4．0μg（r=0．9999）线性关系良好,平均同收率分别为99．72％、102．72％,RSD均小于6．5％。该方法简便、准确、专属性强,适合于五味子藤茎中五味子甲素和五味子乙素含量的测定,不同品种成分均存在一定的差别。     

毛竹受雨雪冰冻危害的受损特点

通过对浙江省遂昌县受雨雪冰冻危害的毛竹Phyllostachys pubescens林受损特点分析,旨在为今后的毛竹科学经营提供依据。结果显示：①海拔为400～750m时,毛竹受损率达50%以上,受损最严重。②坡度与受损率成正比关系,y=1.3011x-1.0714,坡度〈30°可减少雨雪冰冻的危害;③经营措施为全面土壤深挖20cm以上的毛竹林的爆裂率极显著低于药剂除草的毛竹林,t=16.251〉t（5）0.01（4.032）;④不同龄级毛竹间受损率存在极显著差异,进一步进行Q检验发现,Ⅰ度竹（1～2年生）受损率极显著低于Ⅲ度（5～6年生）竹,D=18.64〉D0.01（15.7215）,显著低于Ⅱ度（3～4年生）竹,D=13.43〉D0.05（11.6307）;⑤立竹结构比例以Ⅰ度∶Ⅱ度∶Ⅲ度∶Ⅳ度（7～8年生）=3∶3∶3∶1对抗雨雪冰冻灾害最有利。图2表6参8     

DBP暴露对雄性大鼠睾丸结构与功能的影响

目的利用成熟雄性大鼠为动物模型研究邻苯二甲酸二丁酯（DBP）对哺乳动物生长发育及生殖的毒性作用.方法将40只健康雄性SD大鼠随机分成4组,分别为500,250,50 mg/（kg.d-1）3个染毒组和1个对照组,灌胃量为5 mL/kg体质量,灌胃法连续给药6周.对体质量、脏器系数等指标进行称量;对附睾中精子密度、精子畸形率等进行检测;对睾丸的组织学形态进行观察.结果与对照组比较,中、高剂量组体质量、睾丸、附睾及睾丸脏器系数指标有统计学意义（P〈0.05）;体质量、右侧睾丸和右侧附睾与染毒剂量呈负性相关（r=-0.771 03,P〈0.001;r=-0.638 9,P〈0.001;r=-0.618 5,P〈0.05）.高、中剂量组精子密度、精子活率分别与对照组和低剂量组比较均降低,差异均有统计学意义（P〈0.05）;高、中剂量组总畸形率分别与对照组和低剂量组比较均增高,差异均有统计学意义（P〈0.05）.结论一定剂量的邻苯二甲酸二丁酯对大鼠的生长发育及睾丸功能具有毒性作用.     

奶水牛乳汁体细胞数与抗氧化指标的相关性分析

[目的]了解奶水牛乳汁体细胞计数（SCC）与抗氧化指标之间的相关性,为乳汁质量监控和奶水牛健康养殖提供科学依据.[方法]随机选取南宁某牛场奶水牛139头,同步采集乳样与血样,乳汁SCC采用FOSS体细胞仪测定,血浆和乳清的总抗氧化能力（TAC）采用FRAP法（血浆铁还原力法）测定,丙二醛（MDA）含量采用TBA法（硫酸巴比妥法）测定.[结果]被检的139头奶水牛中,乳汁SCC≥50.00万/mL（隐性乳房炎诊断标准）的样本占被检总数的12.23％,乳汁SCC＜50.00万/mL的样本占被检总数的87.77％;奶水牛血浆和乳清的TAC分别为2.44±1.04和3.78±1.68 U/mL,MDA含量分别为2.07±0.48和1.55±0.52 nmol/mL,其差异均达极显著水平（P＜0.01）.乳清TAC随乳汁SCC的升高而呈下降趋势,二者间呈显著负相关（r=-0.168,P＜0.05）;血浆MDA与乳清MDA间呈显著正相关（r=0.189,P＜0.05）,而血浆MDA与血浆TAC（r=0.391）、乳清MDA与血浆TAC（r=0.315）间呈极显著正相关（P＜0.01）.[结论]乳清TAC可作为检测奶水牛乳房健康及其乳汁质量的备选指标.