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基于条件随机场的农作物病虫害及农药命名实体识别 总被引:3,自引:0,他引:3
互联网农技问答平台现仅依靠人工提供答题服务,响应速度慢,回答质量难以保证。实现智能农技问题解答,构建农技知识库,需要从现有问答数据提取“农作物-病虫害-农药”命名实体三元组。现有对农业中文命名实体识别的研究较少,且准确率较低。根据农作物、病虫害及农药命名实体的特点,针对农技问答数据,提出基于条件随机场的农作物、病虫害及农药命名实体的识别方法。对数据集进行格式整理及自动分词,并对分词后的语料,针对是否包含特定界定词、是否含特定偏旁部首、是否是数量词、是否是特定左右指界词及词性等特征进行自动标注。利用标注后的数据训练CRF模型,可以对语料进行分类,包括判断语料是否属于农作物、病虫害、农药3类命名实体并识别该语料在复合命名实体中的位置,从而实现了对3类命名实体的识别,由此可自动构建关联三元组。通过试验选择特征组合和调整上下文窗口大小,提高了本方法的识别准确度,降低了模型训练时间,对农作物、病虫害、农药命名实体识别的准确度分别达97.72%、87.63%、98.05%,比现有方法有显著提高。 相似文献
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基于自然光照反射光谱的温室黄瓜叶片含氮量预测 总被引:6,自引:3,他引:6
利用便携式光谱辐射仪测量了自然光照条件下温室黄瓜叶片的光谱反射率,并计算了反射率光谱的一次微分光谱。反射率光谱以及一次微分光谱与叶片含氮量的相关分析表明,温室内光谱特性与叶片含氮量相关性最大的敏感波段分别是505~664 nm和685~722 nm。当利用原始光谱进行分析时,通过变量筛选得到了4个敏感波长,分别是568、596、640和664 nm。偏最小二乘回归分析(PLSR)以及归一化颜色指数(NDCI)分析都表明,建模时的相关系数RC>0.800,模型验证时的相关系数RV>0.700。对微分光谱进行的相关分析结果表明,利用单一敏感波长520 nm就可获得理想模型,建模时的相关系数为0.880,模型验证时的相关系数为0.787。对比原始光谱的PLSR模型与一阶微分光谱的一元线性回归模型可以得知,原始光谱以及一阶微分光谱都可用于温室内叶片含氮量的预测,而且一阶微分光谱在一些特殊的波长处具有更高的预测能力,这些模型将成为开发便携式作物长势诊断仪器的技术基础。 相似文献
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玉米冠层叶片光谱反射率与玉米长势空间变异的关系 总被引:3,自引:2,他引:1
为了寻找一种快捷获取玉米叶绿素空间分布信息的方法,研究了玉米苗期冠层叶片光谱反射率的变化特征,分析了不同生长阶段冠层叶片光谱反射率的空间分布和叶绿素质量浓度的空间分布.研究结果表明:玉米苗期冠层叶片叶绿素的质量浓度空间分布不均匀.冠层叶片的叶绿素质量浓度与光谱指数RVI的相关性较低,与归一化差异植被指数NDV1值和550 nm波段的反射率均有较高的相关性.分析550nm波段的反射率值与冠层叶片叶绿素质量浓度值的相关关系,显示二者成负相关变化趋势,相关系数绝对值在0.69~0.88范围随着生长期的变化而逐渐增大,五叶期前期的相关性系数绝对值达到苗期最大值,表明550 nm波段反射率值能够较好的反映玉米苗期叶绿素质量浓度的水平,分析和掌握550 nm波段反射率值的变化及其空间分布特性对快速监测玉米苗期生长状况,对指导田间施肥具有重要意义. 相似文献
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基于矩阵变换的车载玉米叶绿素含量快速预测系统偏差分析 总被引:1,自引:1,他引:0
为了对车载玉米叶绿素含量快速预测系统偏差进行分析,优化车载系统测量结果,该文提出一种空间插值和多维矩阵分析相结合的思想,阐述了基于矩阵变换和GIS空间分析手段的预测偏差分析策略,提高了车载系统快速预测空间分布的预测效果。研究结果表明:使用BP神经网络模型和RBF神经网络模型对车载系统动态预测单点位置叶绿素含量具有一定预测效果,平均决定系数R2约为0.8,2类模型的预测效果相近。RBF神经网络预测结果矩阵经反距离加权法插值后,其空间分布预测偏差度小于10%的数据量占总数据量的85%。表明该方法具有较好的空间预测效果,可以为车载系统动态测量平台预测玉米冠层叶片叶绿素含量的提供决策支持。 相似文献
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运用图像处理技术对不同氮营养成分下玉米冠层叶片的近地CCD多光谱图像进行分析,建立玉米叶片氮素营养含量的快速、非破坏性估测模型。实验基于红通道和近红外通道的CCD图像,通过图像切割提取两个通道的主叶片区域的平均灰度值和叶片周围的土壤平均灰度值,根据土壤平均灰度值比值来调整叶片的近红外平均灰度值,计算玉米叶片的基于灰度的植被指数,建立了氮素营养含量和两个通道的图像灰度以及灰度植被指数间的经验线性模型。经过多元线性回归分析后,两者间的相关系数R可以达到0.704。由此实现了对玉米冠层氮营养含量的快速估测。 相似文献
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一种基因芯片图像滤波混合法 总被引:1,自引:0,他引:1
对基因芯片的表达数据进行分析,有助于获得基因的表达谱与功能之间的关联信息,而基因芯片图像的滤波方法,对于获得高质量的基因表达数据具有重要的意义。本文采用小波和中值滤波混合法对基因芯片图像去噪,采用的小波硬门限阈值量化法去噪预先处理了基因芯片图像的部分高频噪声,避免了图像有用信号湮灭;而中值滤波法弥补了小波分析中的噪声指数较高的局限性。与传统的基因芯片图像滤波方法进行对比实验,结果表明,该方法能够在有效去除基因芯片图像噪声的同时,很好地保持图像的边缘和细节信息。 相似文献