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2.
采用自动识别雌雄蚕蛹的技术与设备,是解决蚕种生产人工鉴蛹人力短缺和保证鉴蛹正确率的有效途径之一。以6个家蚕品种的蚕蛹供试,利用自制的在线近红外光谱检测装置进行雌雄蛹的鉴别。分别以3种采谱条件采集各供试家蚕品种蚕蛹样品的近红外光谱,以采用全谱和经竞争性自适应重加权算法(CARS)、无信息变量消除法(UVE)优选后的波长变量分别建立偏最小二乘判别分析(PLSDA)的雌雄蚕蛹识别模型。测试结果显示,在3种采谱条件下,以单个家蚕品种的光谱数据建模时雌雄蚕蛹鉴别的正确率达100%;多个家蚕品种的蚕蛹混合后采集光谱数据建模,其中采用方法 a(积分时间8 ms,扫描次数5次)、方法 b(积分时间为8 ms,扫描次数10次)、方法 c(积分时间20 ms,扫描次数10次)获取光谱数据建模的鉴别正确率分别达94.2%、95.2%、100.0%。选择高速采集光谱的方法 a,经CARS法优选波长后建模的测试结果优于经UVE法优选波长建模的结果,对校正集、交叉验证集和预测集蚕蛹样品的雌雄识别正确率分别为100%、100%和96.2%。研制的在线近红外光谱检测装置及建立的检测方法与模型,可应用于蚕种生产中快速鉴别分选雌雄蚕蛹。 相似文献
3.
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
4.
针对传统板材锯切设备大多数处于半自动化状态,且存在加工精度低、出材率低、安全性差等缺点,笔者提出一种用于毛边板材裁边的纵剖优选锯设备的主轴调整系统。通过对毛边板材的裁边工艺进行分析,利用三维软件对纵剖优选锯主轴调整系统结构进行实体建模,确定了纵剖优选锯主轴调整系统的总体结构。对主轴组件上的锯片切削力和切削功率进行详细的设计计算,完成了主轴调整系统的主轴组件、锯片调整组件等结构的设计研究。根据锯片滑台最大许用应力和最大变形量对其进行有限元静力学仿真分析,通过仿真结果校核得出的锯片滑台满足设计要求。设计的纵剖优选锯主轴调整系统结构具有适用于产品多规格、高出材率、高自动化和实用性强的特点。 相似文献
5.
为提高棕地再开发决策的科学性与安全性,以“建设用地准入机制”和“土壤环境质量标准”等为指导思想和标准依据,结合环境、经济、社会和地块特征等因素,构建棕地再开发决策指标体系及决策模型,运用模糊综合法对目标地块拟开发方向进行决策模拟。以广东省F市土壤环境质量调查和土地利用规划数据为基础,结合“三旧改造”规划方案,测算土壤污染程度,采用ArcGIS进行可视化安全评估,对目标地块再开发方向进行决策模拟,并以变动权重组合进行验证。结果表明: 37%的棕地再开发方向需要修正,在各影响因子中,环境因素权重最大,地块特征其次,社会和经济因素最小。研究表明,模拟决策模型确定的土地分级分类风险管控措施对棕地再开发决策具有较好的指导作用。 相似文献
6.
结合Sentinel-2影像和特征优选模型提取大豆种植区 总被引:6,自引:6,他引:0
准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道。该研究以安徽省北部平原的典型大豆产区——龙山、青疃镇为研究区,基于Sentinel-2数据提出一种分层逐级提取策略的大豆识别方法。该方法首先构建决策树筛选规则,剔除研究区内非农田地物,获得田间植被的总体分布;然后生成19个候选特征因子,包括分辨率小于等于20 m的10个波段反射率以及9个植被指数。在典型地物类型样本的支持下,将ReliefF特征权重评估算法与随机森林(RandomForest,RF),BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合,分别构建ReliefF-RF、ReliefF-BPNN、ReliefF-SVM三种组合模型筛选出对于大豆识别最有效的特征,并基于布设在研究区内6个样方(大小为1 km×1 km)的无人机影像提取得到的大豆分布来评估3种模型在大豆制图中的表现。结果表明,ReliefF-RF模型表现最佳,基于该模型筛选出7个优选特征因子,大豆制图的总体精度介于85.92%~91.91%,Kappa系数在0.72~0.81之间,各个样方的提取效果均优于其他两种模型。此外,基于优选特征达到的提取精度明显高于原始波段反射率,虽然略低于全部19个特征的结果,但是数据量降低了63.16%。该研究可以为农田景观破碎、种植结构复杂地区的大豆种植区提取相关研究提供有价值的参考和借鉴。 相似文献
8.
基于矩估计赋权和改进TOPSIS法的节水灌溉模式优选 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决区域农业节水灌溉模式优选问题,根据矩估计法的基本原理建立了基于矩估计法的最优组合权重模型并赋予指标权重;运用TOPSIS模型结合灰色关联法对TOPSIS方法进行改进,建立了改进TOPSIS法的节水灌溉模式优选模型,并用实例加以说明.然后把所得结果与灰色关联投影法、TOPSIS方法、集对分析、可变模糊集理论这四种方法的评价结果作对比分析,评价结果基本相同,说明该方法用于节水灌溉模式优选是有效的,并且有效解决了TOPSIS模型数据波动较大和评价模型等距处理难问题. 相似文献
9.
企业的资本结构通过资本成本、盈利能力、偿债能力和风险水平等多方面影响企业的经营水平和企业价值.在已有的国内外有关上市公司资本结构评价因素的基础上,该研究总结了资本结构影响公司经营水平的4个因素,并选择了8个与资本结构效果相关的指标,通过建立多层次多目标模糊优选模型,对20家林业上市公司2013年的资本结构现状进行了实证研究.结果显示,公司000910的资本结构最为合理,资本成本、盈利能力、偿债能力和风险水平情况最好的公司分别为000820、000910、002043、002078.林业上市公司要根据内部外环境动态的调整资本结构,充分发挥财务杠杆作用. 相似文献
10.
以切花菊品种"神马"为试材,利用优选催花液A与传统瓶插保鲜液B对催开花材a与自然开花材b进行瓶插保鲜处理,测定保鲜期间处理材料的水分平衡值、总黄酮含量等生理指标,利用模糊数量法对每个处理外观形态指标进行评价,结果表明:优选催花液A的平均综合评分比传统瓶插保鲜液B高0.28分,比CK高0.88分,Ab处理比Ba处理瓶插寿命延长2 d,综合评分高低的顺序为:Ab>Aa>Ba>Bb>CK a>CK b;Ab处理水分平衡值总体均高于其他处理,且鲜重变化率最高,为75.551%,Ab处理的蛋白质峰值出现最晚(第20天);叶绿素含量第14天达到最大值,达0.0716 mg/g,优选催花液A可以更好地提高花瓣中总黄酮的含量。由此表明,优选催花液A的瓶插保鲜效果优于传统瓶插保鲜液B,优选催花液也可作为瓶插保鲜液使用。 相似文献