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1.
为了对网纹甜瓜纹理特征进行定量预测,本文结合多个环境因子(基质含水量、温度、湿度、光合有效辐射),使用支持向量机(SVM)与随机森林(RF)多元回归分析方法,对基于灰度共生矩阵提取的4个果实表面纹理特征——对比度(contrast)、熵(entropy)、相关性(correlation)、角二阶矩(ASM)进行了预测。结果表明,纹理特征受环境影响敏感度依次为基质水分、光合有效辐射、空气湿度或有效积温。对比RF模型和SVR模型,发现在不同环境因子输入条件下,RF模型均优于SVM模型,其中输入全部环境因子后RF模型的预测精度最高,对比度、熵、角二阶矩的模拟精度均达到了0.90,分别为R~2=0.945(RMSE=0.243)、R~2=0.940(RMSE=0.235)、R~2=0.934(RMSE=0.248)。上述结果表明,RF模型对于网纹甜瓜纹理特征具有较好的预测结果,本研究结果可为温室网纹甜瓜栽培过程中的质量监控和栽培管理提供全新的思路。 相似文献
2.
3.
熊蜂 (Bombus spp.) 和蜜蜂 (Apis mellifera L.) 是自然界中的重要传粉昆虫,近年来因为农药的大规模不合理使用造成了世界多个地区熊蜂和蜜蜂种群的持续下降。为了更好地评估农药对熊蜂和蜜蜂的毒性,本研究收集了61个共有的农药蜂毒数据,采用12种分子指纹联合8种机器学习算法,分别建立了农药对熊蜂和蜜蜂急性接触毒性LD50值的分类预测模型。结果表明:农药对熊蜂和蜜蜂的急性接触毒性分类模型预测准确率分别达86.7%和80.0%。随机森林 (Random Forest)、神经网络 (Neural Network) 和支持向量机 (SVM) 3种算法联合Fingerprinter、Klekota-Roth Count和Extend 3种分子指纹在本研究中的预测能力较好。此外,分别采用构建的熊蜂毒性预测模型和蜜蜂毒性预测模型开展交叉毒性预测,准确率分别为72.9%和66.7%,表明熊蜂毒性模型预测蜜蜂毒性的准确性高于蜜蜂毒性模型预测熊蜂毒性的准确性。本研究可为设计低蜂毒化合物提供理论指导,同时为开展不同昆虫靶标的毒性交叉预测提供借鉴。 相似文献
4.
为解决市场上鲍鱼产品缺乏科学分类方法的问题,利用近红外光谱分析技术结合机器学习方法对鲍鱼快速分类进行研究,使用MicroNIRTM1700便携式近红外光谱仪采集3种鲍鱼,即绿盘鲍(25只)、红壳鲍(31只)、皱纹盘鲍(35只)的光谱数据,采用CART算法建立鲍鱼分类决策树模型,以模型对测试集样本的预测准确率衡量决策树模型优劣,分裂策略为在每个节点处选择Gini不纯度最大的方式进行分裂,通过交叉验证控制决策树深度。结果表明,对训练集180条光谱建立模型,采用5折交叉验证,模型准确率为90.00%,对测试集93条光谱的预测准确率为90.32%。本研究方法可以很好地区分绿盘鲍、红壳鲍和皱纹盘鲍,满足鲍鱼现场快速分类的需求。 相似文献
5.
7.
机器学习是一种面向机器的数据分析方法,自动化机器学习的研究促进了人工智能的发展。大数据的快速积累,促进了机器学习算法的井喷式发展。如何选择合适的机器学习算法解决行业问题,成为了当前应用的难点。笔者整理了机器学习新材料,对各种机器算法的特点和算法之间的差异,进行了仔细的梳理,总结了各种算法的需求背景和优缺点,以及主要的应用场合。在此基础上,分析了机器学习在农业应用的案例,综述了机器学习在农业应用,指出了目前存在的发展瓶颈,并提出了进一步研究应用的建议。 相似文献
8.
基于变量优选与机器学习的干旱区湿地土壤盐渍化数字制图 总被引:1,自引:1,他引:0
土壤盐渍化是导致土壤退化和生态系统恶化的主要原因之一,对干旱区的可持续发展构成主要威胁。为了尽可能精确地监测土壤盐渍化的空间变异性,该研究收集新疆艾比湖湿地78个典型样点,其中选取54个样本作为训练集,24个样本作为独立验证集。基于Sientinel-2 多光谱传感器(Multi-Spectral Instrument,MSI)、数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)数据提取3类指数(红边光谱指数、植被指数和地形指数),经过极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)算法筛选有效特征变量,构建了关于土壤电导率(Electrical Conductivity,EC)的随机森林(Random Forest,RF)、极限学习机(Extra Learning Machine,ELM)和偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)预测模型,并选择最优模型绘制了艾比湖湿地盐渍化分布图。结果表明:优选的红边光谱指数基本能够预测EC的空间变化;红边光谱指数与植被指数组合建模效果总体上优于其与地形指数的组合,3类指数组合的建模取得了较为理想的预测精度,其中RF模型表现最优(验证集R2=0.83,RMSE=4.81 dS/m,RPD=3.11);在整个研究区内,中部和东部地区土壤盐渍化程度尤为严重。因此,XGBoost所筛选出的环境因子结合机器学习算法可以实现干旱区土壤盐渍化的监测。 相似文献
9.
本研究旨在比较线性回归模型与机器学习模型在利用体尺性状预测体重时的准确性。测定102头革吉那布地区两岁龄牦牛相关体尺性状(体高、体长和胸围)与体重,然后将数据按照不同比例梯度分为训练集和测试集,利用传统的一般线性模型方法和机器学习方法(高斯过程回归、支持向量机)分别构建体尺性状与体重之间的回归预测模型。每个比例均重复5次,将体重的真实值与预测值之间的相关系数均值作为当前比例下的模型准确性结果。结果显示,随着训练集数据的增加,线性回归模型的预测结果较稳定在0.71至0.80之间,而机器学习方法的预测准确性最高达到0.91。故在训练集数据充足的情况下,相比于一般线性模型,利用机器学习方法进行预测具有更高的准确性。 相似文献