U^（1，n；C）上子群的若干性质

得到了若干Mobius群中相应性质在(U)(1,n;C)中的推广,并由此建立了(U)(1,n;C)上的类Jorgensen不等式.利用此不等式得到了(U)(1,n;C)中有限生成子群的一条离散准则.     

小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用研究

对模拟电路提出了一种基于小波与神经网络辅助式结合的故障诊断方法．该方法用小波变换作为模拟电路故障信号的预处理器，大大减少神经网络的输入数目，简化神经网络结构和减少它的训练时间，提高辨识故障能力．在介绍该故障诊断方法的基本原理后。给出了小波函数及故障特征选择的方法．     

倾听园林苗木花卉市场的最新脉跳

经过多年的良性持续发展,苗木花卉产业遭逢变数,风云变换,蛋糕还能做多大多久?苗木花卉产业的发展存在哪些制约因素?该采取哪些对策,以驱动苗木花卉业的可持续发展?面对困境,各路诸侯,如何因应?——解招拆招,请看业内行家与专家对此细细把脉。     

醋酸水溶液处理对杉树材影响

为了研究醋酸水溶液处理给杉树材重量带来的变化,使用醋酸水溶液对杉树材进行了处理。结果发现处理后杉树材重量的减小量大约等于抽出物的重量,而且随着醋酸水溶液浓度的增加而增加。利用傅立叶变换红外光谱法对处理后的杉树材及抽出物进行了光谱分析。从处理后杉树材的光谱图可以观察到3400cm-1附近的OH伸缩振动及1510cm-1附近的木质素中苯环C=C伸缩振动的吸收强度有增加倾向。从醋酸水溶液抽出物光谱图可以发现用浓度30%醋酸水溶液处理时木质素被溶出。图2表2参6。     

空间五杆机构的可动性分析

机构的第2类可动性。是机构分析与综合所要探讨的基本问题之一。本文对一般形式的空间RRRSR五杆机构的可动性进行分析。通过拆开运动副,分析运动轨迹,根据其雅可比矩阵奇异获得各位形分支的边界后,采用拓朴变换原理,讨论得出该机构的装配条件和连架杆的运动情况。为空间多杆机构的第2类可动性分析,提供了一条方便、实用的途径。     

基于双变量同化和交叉小波变换的冬小麦单产估测

为进一步提高陕西省关中平原冬小麦产量估测的精度,利用集合卡尔曼滤波算法(EnKF)将CERES-Wheat模型模拟的0～20 cm土壤含水率和叶面积指数(LAI)与遥感观测的条件植被温度指数(VTCI)和LAI进行同化,同时利用交叉小波变换分析冬小麦各生育时期同化VTCI和LAI与产量之间的共振周期,通过计算小波互相关度获得各生育时期同化VTCI和LAI的权重,进而构建基于加权VTCI和LAI的冬小麦单产估测模型。结果表明,在样点尺度,经过EnKF同化的VTCI和LAI能够综合表达模型模拟值和遥感观测值的变化趋势;在区域尺度,无论是否同化,经过交叉小波变换的各生育时期VTCI和LAI分别与产量之间存在特定的共振周期,同时发现,同化有助于对关键生育时期的特征提取;相较于未同化构建的估产模型,经过同化构建的估产模型的归一化均方根误差为13.23%,决定系数为0.50,平均相对误差为10.58%,精度略有提升,且估测产量的分布与统计产量的分布更为一致,因此认为将同化与交叉小波相结合构建的双变量单产估测模型精度更高,可为进一步实现高精度的区域产量估测提供研究基础。     

承德市多年植被覆盖度特征变化及其对地形气候响应

基于MODIS-NDVI遥感数据,采用像元二分模型法计算承德市2000—2020年植被覆盖度,探讨了承德市植被覆盖度变化情况,气象、地形因素对其影响,为当地生态建设提供参考意义.结果表明,21年间承德市植被覆盖度总体呈增长趋势,海拔1000～1500 m,植被覆盖度最大,坡度25°为植被覆盖度的界点,从坡向来看,植被覆...     

改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换在榛子仁缺陷检测中的应用

以榛子仁为检测样本,采用模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割;利用飞蛾扑火(MFO)算法改进其目标函数;利用函数对个体样本边缘提取,标记边缘拐点位置,计算拐点个数;对边缘图像进行霍夫(Hough)变换的椭圆曲线拟合,标记并输出饱满籽粒个数;依据试验数据,分析应用改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换对榛子仁缺陷检测的效果.结果表明:改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换,可以准确有效地对饱满、干瘪、霉斑、虫蛀、腐烂的5种榛子仁中的缺陷籽粒进行识别检测,提高榛子仁加工过程中的分拣效率.     

傅里叶变换红外光谱技术在茶叶领域研究中的应用与展望

随着人们对傅里叶变换红外光谱技术研究的深入,FTIR在茶叶领域中的应用也越来越广泛。文章阐述了傅里叶变换红外光谱仪的发展历程、原理及其技术在茶叶品质鉴定和茶叶定性识别领域中的研究概况,同时对傅里叶变换红外光谱技术在茶叶领域的应用前景做出了展望。     

基于LBV变换与小波变换的OLI图像融合方法

以陕西省榆阳区2013年6月9日的Landsat 8 OLI图像为基础数据源,对比分析LBV-Wavelet RF等5种图像融合算法的使用效果。对图像预处理后,分别采用HIS变换、Brovey变换、HPF变换、PCA变换和LBV-Wavelet RF方法进行融合和SVM监督分类,然后从目视评价和定量评价两方面对比分析各种融合算法的使用效果。在目视评价方面,判读融合前、后9种地类光谱特征的一致性;融合后图像是否具有全色波段图像的空间结构特征,是否存在细节模糊。在定量评价方面,采用灰度均值差、灰度均方根差评价融合后图像对多光谱信息的保持性能;采用相关系数均值、相关系数均方根差评价融合后图像对高空间分辨率信息的融入度;采用总体分类精度、Kappa系数评价融合前、后SVM监督分类精度差异。结果表明LBV-Wavelet RF方法能够使融合后图像在保持原多光谱图像光谱信息的同时,增强纹理结构特征,提高对细小地物的辨识能力;融合后图像SVM监督分类的总体分类精度和Kappa系数分别为84.01%和0.787,较原多光谱图像分别提高13.45%和15.91%。