Cotton Image Segmentation Algorithm Based on Fusion Method of Markov Random Field and Quantum Particle Swarm Cluster

[Objective] The aim of this study was to improve the cotton image segmentation accuracy in a picking robot image processing system. [Method] An image segmentation algorithm based on a fusion method of Markov random field and quantum particle swarm optimization clustering was proposed. The process of the proposed algorithm is as follows: first, transform the RGB (red, green, blue) images into grayscale; second, use it to segment these images; finally, the threshold of the connected area is set on the basis of the segmented image to obtain the target area. Then, the cotton front image and the cotton side image are selected from the images collected from different angles. The segmentation experiment was carried out by using this algorithm, and compared with the Otsu algorithm, the fuzzy C-means algorithm, the quantum particle swarm image segmentation algorithm and the Markov random field image segmentation algorithm. [Result] The results showed that the segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm were 98.94% and 77.48 dB. When compared with the Otsu algorithm, fuzzy C-means algorithm, quantum particle swarm optimization algorithm and Markov random field algorithm, the average segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm increased by 2.47%–4.56%, and 9.81–13.11 dB, respectively. [Conclusion] The proposed algorithm had higher segmentation accuracy and higher peak signal to noise ratio than the other algorithms tested.     

中国农业面源污染排放的空间差异及其动态演变

以2003—2014年为研究时段,在测算农业面源污染排放强度的基础上,综合运用基尼系数和非参数估计方法,研究我国农业面源污染的空间差异及其动态演变,结果表明:1)我国农业面源污染排放总体下降,且表现出明显的空间差异,东部和中部地区的排放强度较高,西部和东北地区则相对较低。2)2003—2014年,中国农业面源污染排放强度的区域差异略微扩大,地区间差异是其总体差异的主要来源。3)核密度估计结果表明,中国农业面源污染排放总体差异表现为"下降-上升-下降"的波动变化趋势。4)马尔科夫链分析表明,中国农业面源污染在不同类型间的相互流动较为微弱,但从长期来看,存在向两极分化发展的趋势特征。     

基于MCMC模拟的MGPD模型及其在地质灾害风险度量中的应用

基于马尔科夫链蒙特卡洛(简记为MCMC)模拟的参数贝叶斯估计,对改进的广义帕累托分布(简记为MGPD)模型进行了优化,并利用该模型得到了地质灾害损失的在险损失值(简记为VaR)和条件损失值(简记为CVaR).以湖南娄底市地质灾害损失数据进行实证分析及模型适应性检验,结果表明:优化后的模型不仅具有很好的极值数据描述能力,而且具有较强的适用性.     

基于马尔可夫链的鸡西市土地利用结构预测

鸡西市是黑龙江省的第一大煤炭城市,对鸡西市土地利用结构进行分析和预测有助于在煤炭资源衰减的情况下为相关部门在调整全市的社会经济发展的策略、优化土地利用、保持土地的可持续利用发展等方面起到重要的参考作用。本文在对鸡西市土地利用现状分析的基础上,利用马尔可夫链对鸡西市未来土地利用结构进行预测。分析结果表明:从1996年到2005年鸡西市土地利用处于平稳发展期,预测到2020年也将处于平稳发展期,但从长远看将有大量耕地和林地退化为其他土地利用类型。     

山地橘园链式循环货运索道设计

为解决山地橘园的果品和农资等轻简化和省力化运送问题,提出了一种链式循环货运索道技术.该索道由驱动装置、起重链索、支架、水平托索机构、转向机构、自动张紧机构、垂直托索机构、组合托索机构和物品挂钩等组成.在广东省龙门县和江西省安远县的山地橘园实地安装此索道,链索实现了上下坡、转弯和直线的循环运行,果农站在地面可随意上载或下卸物品,最高生产率可达6.8t/h,实现了山地橘园物品省力和有效运送的目的.     

不确定度在链条极限拉伸载荷测量中的应用

在链条极限拉伸载荷测量中引入了不确定度，通过大量的试验测试找出了影响不确定度的主要因煮。在此基础上，推导出计算链条极限拉伸载荷不确定度的公式，给出了不确定度在报告中的表述方法，讨论了不确定度对测量结果的影响。     

城市工业用水量的灰色马尔可夫预测模型

灰色GM(1,1)是预测城市工业用水量的模型,这种模型不适合长期的、随机和波动性较大的数据序列预测,但是马尔可夫模型适合描述随机波动性较大的预测问题.可以将这两种模型结合,构建灰色马尔可夫预测模型.按特定的状态划分方法,先用灰色GM(1,1)预测模型进行预测,再用马尔可夫模型预测结果进行优化,使预测精度大大提高.最后以抚顺市为例,预测结果证明了该模型的优势.     

关于滚子链额定功率曲线的探讨

在分析ISO10823、DIN8195、ANSIB29.^-1等标准和有关文献的基础上，结合一些国际知名链条公司的功率曲线，探讨了ISO10823功率曲线的建立基础，提出了使用标准时应注意的问题。     

农机链传动的可靠性设计

按照农机链工况的特点，提出了对农机链传动进行可靠性设计时的前提条件，论证了以链条疲劳可靠性作为链传动可靠性评定指标的理由，选定了具体进行链传动可靠性计算的方法。文中首次为读者提供了计算链传动可靠性的实例。     

牛蒡上发生的根结线虫种类鉴定

2007～2009年,对我国牛蒡主产区的牛蒡及其根际土壤中的植物寄生线虫进行调查研究,发现根结线虫危害最为严重。根据根结线虫的形态学特征和分子生物学检测方法对其进行鉴定,结果表明,我国牛蒡主产区根结线虫种类为北方根结线虫(Meloidogyne hapla)。