基于颜色特征的玉米种子纯度识别

为准确快速的识别出玉米种子中的杂粒,提高玉米种的纯度,该文提出一种以玉米种子冠部与侧面颜色作为特征向量进行纯度识别的新方法。该方法首先将玉米种子原始图像进行背景分割、单粒提取,然后进行冠部核心区域及侧面RGB、HSV颜色特征向量的提取,最后采用Fisher判别理论将多维特征向量投影到一维空间中,进行K-均值聚类分析。试验结果证明：利用Fisher判别理论在一维空间上进行K-均值聚类分析,玉米种子纯度的识别率高于93.75%。影响玉米种子正确识别率的主要因素是投影方向的选择及正确的冠部核心区域的提取。     

气体传感器鉴别花椒产地研究

目前花椒产地鉴别基本以感官评定为主,缺乏客观性,在实施应用时难以做到量化和标准化,难以做出判断。因此设计研发一种快速鉴别花椒的智能装置。该装置以气体传感器阵列为核心,能够独立对花椒气味信息进行检测和鉴别,区分不同产地的同类花椒。利用主成分分析和WilksΛ统计分析对检测数据进行处理。提取主成分5个,累积贡献率为94.41%,其对应Fisher判别模型训练集平均准确率达到88.6%,验证集90%,WilksΛ统计分析最终选取8个变量,其对应判别Fisher模型训练集平均准确率91.82%,验证集95%。对WilksΛ统计所选取变量建立细分类交叉验证的Fisher判别模型,平均正确率达到97.27%,将模型移植到采集装置,完成智能花椒品种鉴别装置。该方法是一种简便高效的花椒品种鉴别方法,可为今后进一步研究花椒产地、分级提供检测仪器和理论依据。     

基于费舍判别法的族群分类问题研究

判别分析是根据观测到的某些指标对所研究的对象进行分类的一种多元统计分析方法。在生物学中,对物种进行分类是极具研究价值的。本文根据题中已知两种蠓虫的触角和翼长的不同特征,进行简单的分析,利用F分布判断题中所给数据满足判别分析的要求。在此基础上,针对蠓虫进行分类的目的,使用费舍判别法给出对检验样本进行分类的依据,并通过三个样本分别给出了结果。     

野生、池塘养殖及红树林生态养殖中华乌塘鳢成鱼的形态判别

[目的]比较分析3种不同来源中华乌塘鳢群体是否存在形态差异,为辨别中华乌塘鳢产品来源提供快速便捷的形态学判别方法,也为创建中华乌塘鳢红树林生态养殖品牌提供基础数据.[方法]分别测量中华乌塘鳢野生群体、红树林地埋管道生态养殖群体和池塘养殖群体的6个可量性状和20个外形框架结构数据,并采用方差分析、聚类分析、判别分析和主成分分析等方法进行多元分析.[结果]除头长/体长外,其他各项可量性状比值在各中华乌塘鳢群体间均存在明显差异.主成分分析结果显示,对第一主成分影响较大的有L9(第二背鳍起点至其末端的距离)、L13(第二背鳍末端至臀鳍起点的距离)、L14(第二背鳍末端至尾鳍背侧起点的距离)、L17(第二背鳍末端至尾鳍腹侧起点的距离)、尾柄长/体长和尾柄高/尾柄长等尾端特征值,对第二主成分影响较大的有体高/体长、L2(第一背鳍起点至腹鳍起点的距离)、L5(第二背鳍起点至臀鳍起点的距离)、L6(腹鳍起点至臀鳍起点的距离)、L7(第一背鳍起点至臀鳍起点的距离)和L8(第二背鳍起点至腹鳍起点的距离)等躯干特征值,对第三主成分影响较大的有L11(臀鳍起点至其末端的距离)、L12(第二背鳍起点至臀鳍末端的距离)、L16(臀鳍末端至尾鳍腹侧起点的距离)和L18(臀鳍末端至尾鳍背侧起点的距离)等体后端特征值.野生、生态养殖和池塘养殖中华乌塘鳢群体可通过判别函数进行有效区分,其综合判别正确率为93.1%.聚类分析结果显示,野生群体与生态养殖群体先聚为一支,再与池塘养殖群体相聚,即中华乌塘鳢生态养殖群体与野生群体的形态较相近.[结论]中华乌塘鳢野生群体、红树林地埋管道生态养殖群体和池塘养殖群体的形态存在明显差异,通过形态学多元分析可有效辨别.红树林地埋管道生态养殖群体的形态与野生群体更相近,食物保障和食物组成、环境理化条件等可能是引起中华乌塘鳢各群体形态差异的主要原因.     

三疣梭子蟹(Portunus trituberculatus) 4个地理群体体色差异分析

对鸭绿江口、莱州湾、海州湾、舟山4个野生群体的三疣梭子蟹(Portunus trituberculatus)头胸甲颜色进行观察及大螯斑点、头胸甲斑点、游泳足斑点数量统计,采用单因子方差分析和判别分析法对其进行比较。结果显示,4个地理群体头胸甲颜色存在显著差异,斑点数量存在显著或极显著差异;对样本所属群体进行判别分析,4个群体雌蟹的综合判别率为53.3%,其中海州湾最高,为83.3%;莱州湾最低,为30.0%;说明根据斑点数量不能精确完成个体群体归属判定。建立4个群体各自的判别函数公式,通过对同样环境下养殖的4个群体子代进行单因素方差分析,发现子代间差异减少;而家系结果显示,子代头胸甲颜色和亲本差异较大,斑点为中间型。综合以上数据初步判定,三疣梭子蟹体色受环境和遗传共同作用,且环境因素为主导因素。     

电子鼻对原料羊乳中掺假过期复原乳的检测

利用电子鼻技术结合多种化学计量学方法,对原料羊乳中掺假过期复原乳进行快速定性判别和定量分析.将过期复原乳按不同比例掺入到原料羊乳中,进行电子鼻检测.通过电子鼻采集不同比例掺假乳挥发性成分的响应值,然后利用主成分分析(principal component analysis,PCA)、Fisher线性判别分析(fisher linear discriminant analysis,FLDA)以及线性回归拟合分析进行定性判别和定量分析,建立基于电子鼻技术检测原料羊乳掺假的方法.结果表明:FLDA及PCA都能够区分出不同比例的掺假奶,且FLDA区分效果优于PCA;线性回归拟合分析的相关系数为88.4％,预测值与实际掺假值呈现一定的线性关系,表明该模型具有较好的泛化能力.因此利用电子鼻实现原料羊乳掺假的快速定性判别和定量分析是可行的.     

基于图像的水稻病害识别方法研究

利用图像处理技术和贝叶斯判别法对水稻3种常见病害进行识别研究。首先,利用颜色特征与病斑外轮廓分割病斑,提取病斑形态、颜色、纹理特征共63个参数;然后,应用逐步判别分析法对4个不同参数集合筛选最有效识别参数;最后,利用贝叶斯判别法进行分类识别。结果表明,逐步判别法最多可使参数减少到原来的35.2%,识别准确率最高为97.2%。该方法可以应用于其他农作物病害识别。     

粳稻穗部形态性状对穗型的分类与判别分析

研究选用36个近年来山东省种植、引进的国内外粳稻品种,依靠专家传统经验,对穗型进行分类。结果表明,利用聚类分析的方法,对山东省36个梗稻品种进行穗部性状分析,36个品种可分为紧穗型、中间穗型和散穗型3类。在穗部性状中,3类品种穗重平均数、实粒数平均数、一次枝梗数平均数、二次枝梗数平均数以及穗颈节直径平均数之间,差异明显。逐步判别分析筛选出的实粒数、一次枝梗数、二次枝梗数和穗粒长/宽对穗型判别具有显著贡献,利用这些性状建立的判别函数能够对穗型进行有效判别。     

杨陵区节水灌溉分区规划

杨陵区是我国重点节水示范区之一,对它进行节水灌溉分区是非常必要的。采用逐步判别分析法,定量计算与经验定性相结合进行判断,提出了杨陵节水灌溉分区方案,并将杨陵区分为三个区,对每个区的基本情况和节水灌溉发展去向、技术进行了讨论。     

希拉穆仁草原退化评价及地表风蚀颗粒表征

经过对希拉穆仁草原围封、自由放牧草地及旅游区进行实地调查,结合内蒙古自治区第5次荒漠化和沙化监测实施细则,根据植被盖度和生物量等指标对草原进行了退化诊断与评价,并在此基础上研究了不同退化程度的地表粗粒组成。结果表明:希拉穆仁草原围封草地以轻度退化为主,自由放牧区以中度退化为主,但在坡顶出现重度退化,旅游区退化程度最为严重,均为重度退化区;可以以土壤颗粒0.84mm的百分比含量作为草原退化的判别标准,当其含量在82.22%~89.04%范围内为重度退化,含量在74.01%~79.53%为中度退化,含量在56.05%~66.11%为轻度退化。该指标能够直观、实时地反映草原的退化状况,且具有简便、快速诊断的生产应用性。