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1.
农机工况识别在细化农机作业状态和帮助掌握区域污染物排放趋势方面有着重要的研究价值。基于拖拉机不同运行状态下的行驶速度、发动机转速以及实时油耗等时间序列,首次提出将图像识别方法引入到拖拉机工况识别中的思路,并分别应用参数优化的支持向量机与卷积神经网络对实际作业拖拉机工况进行研究。结果表明:(1)基于参数优化的支持向量机可以较好地实现样本点的工况识别且识别准确度达到99.851 9%,但无法实现农机工况的连续性识别,同时无法对农机工况转换阶段进行有效识别。(2)以拖拉机运行速度与发动机转速等信息构建样本图像来描述农机工况变化的数据表达,并在此基础上应用卷积神经网络可以有效实现农机工况的连续性识别,且识别准确率可以达到93.3%。本研究在农机工况识别方面具有一定参考价值,并为后续农机不同工况下区域污染物排放研究提供技术支持。 相似文献
2.
对我国木工机械安全标准与目前欧美最新相关安全通用标准进行比较分析,找出我国标准GB 12557-2010与EN 691-1:2012、ANSI O1.1-2009之间存在的差异与不足,为应对国际间贸易技术壁垒,提升我国木工机械行业国际竞争力提供参考。 相似文献
3.
4.
Marília Hauser Carolina R.C. Doria Roberto V. Santos Aurea García‐Vasquez Marc Pouilly Christophe Pcheyran Emmanuel Ponzevera Gislene Torrente‐Vilara Sylvain Brail Jacques Panfili Audrey Darnaude Jean‐Franois Renno Carmen García‐Dvila Jesus Nuez Franck Ferraton Gladys Vargas Fabrice Duponchelle 《水产资源保护:海洋与淡水生态系统》2019,29(3):397-408
- In the Amazon, migratory catfishes of the genus Brachyplatystoma are apex predators that are important for fisheries and conservation. The life cycle of Brachyplatystoma platynemum Boulenger, 1898 is poorly known, although it has been hypothesized to be very similar to that of Brachyplatystoma rousseauxii Castelnau, 1855, which uses the entire length of the Amazon basin to complete its life cycle (from the Andes to the estuary). This study provides the first data on the migratory patterns of B. platynemum at the individual level using otolith microchemistry.
- In total, 94 individuals were sampled close to major breeding areas in the Amazon basin (78 fish from the middle and upper Madeira River and 14 fish from the upper Amazon), and their lifetime movements were assessed by measuring variations in 87Sr/86Sr along transverse sections of their otoliths (ear stones), using laser ablation multi‐collector mass spectrometry (LA‐MC‐ICP‐MS).
- The migrations of B. platynemum are not as extensive as those of B. rousseauxii, and do not involve natal homing. Furthermore, the estuary is not a nursery area, at least for fish hatched in the Madeira. Nevertheless, B. platynemum migrates several thousand kilometres within the Amazon basin, with transboundary displacements between at least Bolivia, Brazil, and Peru.
- Current and planned hydroelectric development in the Amazon basin will severely disrupt both migration and access to breeding grounds, ultimately affecting the recruitment and population dynamics of these apex predators.
- The conservation of B. platynemum is crucial for the stability of the Amazonian aquatic food webs. This requires building effective fish passage on the two existing Madeira dams and considering alternative options to the large‐scale hydropower development in the Amazon basin.
5.
基于Isomap和支持向量机算法的俯视群养猪个体识别 总被引:2,自引:2,他引:0
针对俯视群养猪视频序列,提出了一种利用机器视觉技术对猪个体进行识别的方法。首先对采集的俯视群养猪视频序列进行前景检测与目标提取,获得各单只猪个体,其后建立训练样本,提取猪个体颜色、纹理及形状特征,组合构建表征猪个体的特征向量,接着对组合特征利用Isomap算法做特征融合,在最大程度保留有效识别信息的基础上降低特征维数,最后利用优化核函数的支持向量机分类器进行训练与识别。试验选取了900帧图像,试验结果表明该文所提方法切实有效,猪个体最高识别率为92.88%。该文从机器视觉角度探索了俯视群养猪的个体识别,有别于传统的RFID猪个体识别,该研究为无应激的猪个体识别提供了新思路,也为进一步探索群养猪个体行为分析等奠定了基础。 相似文献
6.
软硬变化检测作物识别(soft and hard change detection,SHCD)是一种新型的作物识别方法。该研究针对不同耕地地块破碎程度的农业景观地区进行SHCD冬小麦识别,分析地块破碎程度对SHCD冬小麦识别精度的影响。试验结果表明,在种植地块破碎试验区,SHCD的RMSE对分辨率不敏感,均小于0.15,bias也比较小,R2随着检测窗口的增加,相关性逐步升高,达到98%以上。在种植地块规整试验地区,亦能够得到相同试验结论。SHCD方法综合了硬变化(hard change detection,HCD)和软变化(soft change detection,SCD)各自的优势,能够达到稳定且较高的识别精度,不受影像分辨率的影响;有效地解决了SCD在硬变化区(纯净像元)受到光谱不稳定性和HCD在软变化区(混合像元)识别为"0-1"排他性结果的不足,保证了冬小麦的识别精度,为大范围进行冬小麦识别以及其他作物的变化检测识别提供前期的试验基础。 相似文献
7.
完全联合承载蜗壳是一种为解决高HD值蜗壳结构钢衬厚度过大并保证其整体安全性的结构形式,但在我国工程中应用很少.三峡电站完全联合承载蜗壳由于结构尺寸大、HD值高,其工作机理复杂,结构分析难度较大.运用ABAQUS程序对该蜗壳结构进行了非线性有限元分析,比较在不同的混凝土材料软化特性曲线方案下的混凝土结构损伤情况及钢衬和钢筋应力,为结构三维非线性计算采用何种软化曲线计算以及钢筋的合理化配置提供依据. 相似文献
8.
基于自适应进化相关向量机的耕地面积预测模型 总被引:3,自引:2,他引:1
为解决耕地面积预测模型建立过程中的非线性、稀疏化及结果可靠性评价等问题,该文将相关向量机与差分进化优化算法进行融合及改进,提出基于自适应进化相关向量机的耕地面积预测模型。该文以黄石市为例,建立基于自适应进化相关向量机的短期、中期耕地预测模型,并与多元线性回归、BP神经网络、支持向量机算法在精度、计算效率及可靠性方面进行对比分析。试验验数据表明,自适应进化相关向量机的预测精度大约是其余3种方法的2倍以上;模型的计算效率是多元线性回归方法的2倍,比BP神经网络、支持向量机高出2个数量级;测试数据的实际耕地面积均在自适应进化相关向量机估计的95%置信度的置信区间内,并且由后验差比、小误差概率判定模型等级属于"好"。基于以上数据,证实该模型是一种精度高、计算快、可靠性强的耕地预测新方法。 相似文献
9.
10.
This paper uses the training of OC-SVM to analyze the mechanism of the Quantum-behaved particle swarm and develops a method of training OC-SVM based on the directional- QDPSO .The new position of the directional particle is calculated based on the current global best point(gBest), which identified the optimized direction conforms to Zoutendijk fastest decline method principle.In the initialization, the position of one particle is initialized according to SMO, which makes its position nearer to the global optimum solution. The boundary points of subjected plane are concerned as the initialized position of other particles, so as to make the searching area wider.The experiment result shows that the convergence and the generalization of D-QDPSO is good, the misrecognition of D-QDPSO is 0.12% lower than that of SMO, and the operating speed is 2 times faster than that of LPSO. 相似文献