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针对小麦腥黑穗病害的形状和纹理特征选取了最有利于病害分类的6个特征参数,并分别利用最小距离法、BP神经网络和支持向量机3种模式识别方法实现了对小麦腥黑穗病害的诊断研究。对包括小麦网腥黑穗病、小麦印度腥黑穗病以及小麦矮腥黑穗病共48个孢子病害图像进行了分类诊断实验。实验表明,支持向量机法对小麦腥黑穗病的分类识别能力优于最小距离法和BP神经网络,当核函数是Sigmoid时,支持向量机法性能最优,总体识别率达到93.9%。  相似文献   
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【目的】开发基于模式识别方法的二倍体片段测序中单核苷酸多态性(Single nucleotide polymorphism,SNP)自动检测系统,提高检测的准确性。【方法】采用Lab Windows/CVI 9.0开发平台,结合Matlab函数库编程,以二倍体PCR片段测序的.ab1或.scf格式文件作为源数据,首先分离出碱基G、A、T和C,进行一维离散小波滤波,再对各碱基处的波形进行典型特征提取,最后运用基于反向传播神经网络的分类器完成SNP识别和判断。【结果】系统界面友好、运行稳定。SNP等级分为6级,允许用户对可疑的SNP进行人工修正,对尾叶桉Eucalyptus urophylla的26个测序序列143个SNP的测试中检测准确率、假阳性率和假阴性率均明显优于之前的类似软件。【结论】本文所构建的SNP自动检测系统准确性高,不需参考序列,可用于二倍体PCR片段测序中SNP的高效检测。  相似文献   
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农药喷雾粒径的研究现状与发展(综述)   总被引:5,自引:0,他引:5  
【目的】农药的不合理使用严重威胁着我国农产品质量安全和农业生态环境安全。优化农药喷施方式,提高农药利用率与喷施效果,实现农业生产的良好发展已成为迫切需要解决的问题。【方法】从农药雾滴粒径的检测方法出发,介绍了雾滴粒径检测技术的发展、以及雾滴尺寸与农药防治效果的关系;对农药喷雾最佳粒径的研究进行了分析;总结了农药喷雾最佳粒径的研究以及所存在的不足,并对农药喷雾粒径的研究进行了展望。【结果】人工表面得到的最佳粒径与真实的喷雾最佳粒径具有明显的差异性,人工表面通常倾向于收集大液滴;细小雾滴大量漂移的发生不存在必然性;同一靶标不同时期所对应的喷雾最佳粒径是变化的;小雾滴更容易吸附在靶标表面,能穿透植物冠层杀死冠层内部的害虫。【结论】不同农药、不同靶标、不同药液浓度甚至害虫的不同时期,农药的最佳喷雾粒径大不相同。今后应加强农药雾滴最佳粒径的理论研究,从宏观和微观多角度综合分析,开发精准可控变粒径喷嘴。  相似文献   
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"冬天是虫,夏天是草,冬虫夏草是个宝".作为一味名贵的中药材,有着"软黄金"之称的冬虫夏草,价格从20世纪80年代的200~300元/千克,迅速上涨到现在的8万~19万元/千克.在价格飞涨、身价贵比黄金的背后,虫草身价贵比黄金的"神话"何时能被打破?  相似文献   
7.
为了初探小型无人直升机航空喷施雾滴在水稻冠层沉积分布规律,主要通过不同的飞行参数研究了不同喷雾作业参数对水稻冠层的雾滴沉积分布的影响。该试验以HY-B-10L型单旋翼电动无人机搭载北斗定位系统UB351绘制作业轨迹,以质量分数为5‰的丽春红2R水溶液模拟生长调节剂喷施沉积情况,以图像处理软件DepositScan来分析靶区和非靶区的雾滴沉积参数得出雾滴的沉积分布结果。结果表明:3次试验中的雾滴沉积分布趋势均相似,且飞行高度和飞行速度对靶区内采集点上雾滴平均沉积量影响均显著,对雾滴沉积均匀性影响并不显著。3次试验中靶区的雾滴沉积量随着高度的增加而减少,总雾滴沉积量分别为2.380、1.905、1.156μL/cm2,采集点的平均沉积量分别为0.198、0.159、0.064μL/cm2;在作业高度为1.92 m时雾滴沉积平均均匀性最佳,且非靶区的雾滴漂移总量最少,为0.174μL/cm2。另外,第1、2条采集带上靶区内的雾滴沉积量均明显多于作业速度较大的第三条采集带上的雾滴沉积量,3次试验中,第一、2条采集带上雾滴沉积总量的平均值分别高于第3条采集带上雾滴沉积总量的184.27%、53.51%、72.31%;且由于外界风场的影响,作业航线下风向的雾滴沉积量和漂移距离均大于作业航线上风向的雾滴沉积量和漂移距离;以及由于飞行速度的影响,非靶区航线下风向第3条雾滴采集上的雾滴漂移量均大于第1、2条雾滴采集带上的雾滴漂移量。该结果较好地全面揭示了作业参数对航空喷施雾滴沉积分布结果的影响,并从风场因素方面推测了对雾滴沉积的影响,对药液的合理喷施、提高喷施效率具有十分重要的指导意义。  相似文献   
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基于图像识别的小麦腥黑穗病害特征提取与分类   总被引:10,自引:8,他引:2  
小麦的网腥、印度腥与矮腥黑穗病危害小麦生产与人体健康,是出入境检验检疫的重要对象。该文利用小麦腥黑穗病害显微图像,采用图像分析与识别技术进行了小麦的网腥、印度腥及矮腥3类病害的分类识别。在分离出单个病害孢子图像的基础上,提取了3类病害孢子图像的16个形状和纹理特征,通过分析,从中选择小麦病害孢子的6个典型特征,并分别用最小距离法、BP神经网络和支持向量机分类器对提取的96个小麦腥黑穗病害孢子图像进行了分类试验,结果表明:支持向量机法对小麦腥黑穗病的分类识别能力优于最小距离法和BP神经网络,总体识别率达到82.9%。因此,采用图像分析技术和支持向量机识别方法进行小麦腥黑穗病害诊断的方法具有可行性。  相似文献   
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