运用模糊隶属度进行土壤属性制图的研究——以黑龙江鹤山农场研究区为例

通过传统土壤类型图所得的土壤属性图已不能满足精准农业和生态环境模型所需土壤属性的精度,而目前应用较多的统计方法和地统计方法均存在一定的局限性。鉴于此,本文探索了一种采用模糊聚类获取模糊隶属度进行土壤属性制图的方法。首先,采用模糊c均值聚类(Fuzzyc-means clustering,FCM)方法对环境因子进行聚类,通过野外采样(称为建模点)建立土壤-环境关系知识;然后,计算区域内各像元点对土壤类型的模糊隶属度;最后,对模糊隶属度采用加权平均的方法获取土壤属性值。将该方法应用于黑龙江鹤山农场老莱河流域的研究小区,以土体厚度和表层有机质为例进行土壤属性制图。为了评价该方法的有效性,将其与采用环境因子所建立的多元线性回归模型进行比较,通过野外验证点集评价两种模型所得的土壤属性,评价指标为观测值和预测值的相关系数、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和准确度(AC)。结果表明,尽管通过建模点建立的多元线性回归方程R2较大,但该方程并不适用于研究区内的其他样本点,这表明多元线性回归方法在该区具有一定的局限性。与之相比,模糊隶属度加权平均的方法则可以通过较少的建模点得到更好的预测效果。     

凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)七个引进群体生长性能评估

为了对凡纳滨对虾7个引进群体的生长性能进行评估,通过巢式交配和人工授精的方式,用2011年源自不同国家和地区的7个凡纳滨对虾群体建立了130个全同胞家系,包括17个杂交组合(正反交合并)和7个自交组合。各家系的仔虾、幼虾经中间暂养和标记后混合,在河北黄骅(HBHH)和青岛鳌山(QDAS)两个养殖场养殖,测定了153日龄虾体质量性状。用混合线性模型估计不同群体和家系体质量最小二乘均值,计算不同杂交组合杂种优势率,评估不同群体和杂交组合的生长性能。结果表明,凡纳滨对虾各群体体质量变异系数变化范围为13%～26%;UA5、UA4和SIN三个群体为亲本的153日龄虾体质量最小二乘均值均较高,分别比群体均值高5.34%、2.51%和1.67%,是体质量性状育种的优良亲本;杂交组合均值(18.14 g)比自交组合(17.17 g)高5.65%,杂交组合UA4×UA5体质量最小二乘均值最高(19.52 g),比杂交组合均值高7.61%;组合杂种优势率在-1.77%～11.72%,均值为5.45%,大部分杂交组合(>75%)存在正向杂种优势,UA1×UA2杂交组合杂种优势率最高。研究结果有助于提高凡纳滨对虾生长性能遗传选择的准确性,并为实现良种选育奠定基础。     

凡纳滨对虾7个引进群体的生长性能评估

为了对凡纳滨对虾7个引进群体的生长性能进行评估,通过巢式交配和人工授精的方式,用201 1年源自不同国家和地区的7个凡纳滨对虾群体建立了130个全同胞家系,包括17个杂交组合(正反交合并)和7个自交组合.各家系的仔虾、幼虾经中间暂养和标记后混合,在河北黄骅(HBHH)和青岛鳌山(QDAS)两个养殖场养殖,测定了153日龄虾体质量性状.用混合线性模型估计不同群体和家系体质量最小二乘均值,计算不同杂交组合杂种优势率,评估不同群体和杂交组合的生长性能.结果表明,凡纳滨对虾各群体体质量变异系数变化范围为13％～26％;UA5、UA4和SIN三个群体为亲本的153日龄虾体质量最小二乘均值均较高,分别比群体均值高5.34％、2.51％和1.67％,是体质量性状育种的优良亲本;杂交组合均值(18.14 g)比自交组合(17.17 g)高5.65％,杂交组合UA4×UA5体质量最小二乘均值最高(19.52 g),比杂交组合均值高7.61％;组合杂种优势率在-1.77％～ 11.72％,均值为5.45％,大部分杂交组合(＞75％)存在正向杂种优势,UA1×UA2杂交组合杂种优势率最高.研究结果有助于提高凡纳滨对虾生长性能遗传选择的准确性,并为实现良种选育奠定基础.     

树木生长量远程遥测数据失真支路识别方法

依据模糊C均值聚类分析原理,充分利用来自测量数据本身所蕴含的信息,提出了一种识别多路容栅胸径数据无线遥测仪中数据失真支路的方法。以6路全为有效数据、6路中只有一路数据失真、6路中有两路或两路以上数据失真等3种类别为对象,对随机抽取的5组实际测量样本进行识别计算,并与现场实际对比。结果表明:该方法对只有一路失真数据的正确识别特别有效,而对于两路或多于两路数据失真识别该算法效果不好,需要寻找新的识别方法。     

人民币汇率指向非抛补利率平价的非线性均值复归特性

基于非抛补的利率平价学说．运用ESTAR模型采用2005年7月以来人民币对美元汇率的高频教据分析人民币时美元汇率偏离非抛补利率平价模型的特性。检验结果表明呈现出明显的非线性特征．ESTAR对偏离的拟合程度较好。利率平价理论在外汇交易实务中是适用的。随着汇改深入,汇率波动弹性增强．偏离均衡值后的复归转换速度越来越·陕。非线性数据生成预测表明汇率向利率平价转移的趋势．长期偏离保持并收敛在2．9‰。     

一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分解系数重构.分别采用该滤波算法、维纳滤波、小波阈值法以及均值滤波进行高斯噪声滤除处理,试验证明该滤波算法去噪后图像的PSNR值明显高于其他三种方法.     

基于FCM及HSV模型的方格蔟黄斑茧检测与剔除技术

桑蚕业缫丝前需要对蚕茧进行检测分类,剔除黄斑茧等下茧对于提高缫丝质量非常关键。我国蚕虫上蔟多用纸板方格蔟,方格蔟在使用过程由于挤压、受潮等原因极易变形,另外,营茧方格蔟一般覆盖一层茧衣,使自动检测方格蔟蚕茧质量并准确剔除黄斑茧等下茧极其困难。采用基于模糊C均值聚类(FCM)及HSV模型的黄斑茧检测算法,在采茧过程中直接对蚕茧进行图像分割和黄斑茧检测,使用基于机器视觉的直角坐标式自动采茧机对黄斑茧进行定位剔除试验。首先对方格蔟正面原始图像使用FCM分割,消除蚕茧茧衣及方格蔟边框,得到蚕茧二值图像;对FCM分割后的蚕茧二值图像与方格蔟原始图像进行掩膜,实现对方格蔟内单个蚕茧的提取;对提取到的单个蚕茧,根据HSV空间累积颜色直方图的黄斑颜色H分量的比例是否达到黄斑茧的定义阈值,逐个进行黄斑茧判断;然后,对检测到的黄斑茧,保存其连通域中心坐标作为其图像位置坐标,经过视觉测量确定蚕茧在笛卡尔空间中的世界坐标。使用基于机器视觉的直角坐标式方格蔟自动采茧机,对方格蔟黄斑茧进行定位剔除试验,该算法对方格蔟内黄斑茧的平均检测正确率为81.2%,黄斑茧坐标最大定位偏差为3.0 mm,对单张方格蔟图像进行分割和黄斑茧检测的平均时长为1.271 s,对茧衣附有桑叶梗或碎桑叶的蚕茧没有误检测,但对黄斑位于边缘处的蚕茧检测效果不好。     

江浙农村居民对村卫生站的满意度

以江苏启东、浙江慈溪和青田的农村居民为调查对象,采用因子分析、K均值聚类等统计方法,研究不同地区农村居民对村卫生站满意度情况的影响因素。结果表明,满意度影响因素主要包括医疗费用、医疗设备、医疗水平、医疗环境等。在此基础上,通过K均值聚类将调查对象分为理性务实型、医技渴求型、服务享受需求型和方便应急型4类,结合各类特点为提高其满意度提出针对性的对策与建议。     

THT机制耦合高斯模糊的图像融合方案

为了提高当前红外(IR)与可见光(VI)图像的融合质量,保持良好的可视化细节和突出IR目标,有效减少模糊,降低信息冗余,通过改进THT(Top-Hat Transform)机制,设计了一种新的红外-可见光图像融合算法.首先,为了有效地提取源图像的特征和细节,在传统的高帽变换(Top-Hat Transform,THT)中引入了多尺度计算,分别在不同尺度上提取红外和可见光图像的不同亮(暗)特征区域;其次,通过多判别对比融合规则来综合两个图像中的同一尺度的特征区域,将所有尺度上的特征进行累加,获取特征图像;然后,通过最大尺度结构元素的开、闭运算得到源图像的平滑明亮、暗图像,在平滑图像上利用Gaussian模糊逻辑融合规则获取基础图像;最后,将提取的亮与暗特征图像导入基础图像中形成新图像,输出图像融合.实验表明:与当前流行的融合方法相比,本文方法具有更好的视觉质量和定量分析结果.     

梅花品种"深红宫粉"硬枝扦插试验

以3种基质、6种植物生长调节剂、植物生长调节剂3个配方浓度、3种不同插穗粗度为参试因子,采用正交设计,对梅花品种宫粉系列中的深红宫粉进行硬枝扦插试验,调查数据运用LSD多重比较法及绘制不同因素-估测边际均值图进行分析,探讨该品种的最佳扦插组合。通过数据对比分析,基质1(砂砾岩+磨菇棒+土)、植物生长调节剂3(根宝(氨基酸)+多菌灵)、植物生长调节剂浓度2(500mg/L)、插条粗度2(0.6~0.8cm)是深红宫粉的最佳基质组合配方。