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1.
基于最优基小波包的植物病害图像压缩算法   总被引:3,自引:1,他引:2  
针对现代温室中由于植物病害图像数据量庞大而产生的远程传输负荷过大等问题,分析了植物病害图像存在的数据冗余、视觉冗余等特性,提出了基于最优基小波包的压缩算法。简要介绍了小波包的构造方法及其压缩的基本原理,重点阐述了最优基的构建及病害图像压缩算法实现方法,并与小波变换的压缩方法进行比较。仿真试验表明:提出的算法在保证图像质量的同时能够有效的提高图像压缩性能。  相似文献   
2.
土壤重金属调查数据中的异常往往会导致评价分析结果与真实分布情况产生偏差和错误,直接影响后续的决策管理.针对传统异常值检测中邻域范围的确定偏于主观,且异常值检测后无法识别其类型的问题,提出了一套土壤重金属异常识别方法.该方法基于K临近法确定重金属合理稳定的最佳邻域区间,结合局部空间自相关法识别空间异常值,基于相关性分析识别土壤重金属异常类型.以北京市2006年铅(Pb)和铜(Cu)重金属含量为例,将该方法与其他方法结合进行变异特征和插值预测精度评价分析.结果显示,Pb和Cu含量存在稳定的邻域区间,其中6号点位的Pb、Cu含量,39号点位的Cu含量存在异常;前者异常类型疑似真实异常,后者异常类型疑似数据错误;将原始样点进行全局、局部和疑似数据错误异常样点剔除后,样本总体的离散程度降低,样本空间自相关性程度及区域结构性变异趋势增强;剔除全局和局部异常点后,数据空间插值误差明显减小,去除疑似数据错误异常点后插值误差较去除局部异常点时的插值误差基本一致.说明原始样点中对判断为疑似数据错误的样点进行剔除后对整体插值估计影响甚微,证明该土壤重金属异常识别方法的有效性和准确性.  相似文献   
3.
基于PCNN的农业水资源利用状况评价方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
脉冲耦合神经网络(PCNN)模型以其耦合机制、脉冲输出两大基本特性广泛应用于图像处理领域。该文在两大基本特性的基础上对PCNN进行了改进:连接输入部分等于上一次点火时的脉冲,直接体现了前后神经元之间的联系;动态阈值等于水资源评价标准的等级范围,使调节阈值更容易对样本进行分类;省略了一些不必要的参数,减少了模型的复杂度。将改进后的PCNN用于三江平原农业水资源供需状况评价中,得到了满意结果。证明PCNN应用于水资源评价中是可行的,既拓宽了PCNN的应用领域,又为解决水资源的评价问题提供了新思路。  相似文献   
4.
针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早熟、停滞现象。同时,利用Markov随机场的局部相关特性并结合Gauss分布组成线性平稳自回归模型,针对植物病斑特征建立分割模型。最后,采用改进型蚁群算法对其进行优化,并结合Gauss-Markov随机场最大后验概率估计,实现对植物病斑的自适应分割。仿真试验表明,改进后的算法能够针对植物病斑特性实现自适应分割,鲁棒性较好。然而,对于蚁群算法与Markov的最佳耦合方式及参数初始值的设置仍需作进一步研究。  相似文献   
5.
水稻需水量预测的小波BP网络模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
结合BP网络和小波分析的优势,建立一种水稻需水量预测的小波BP网络模型,旨在准确预测水稻需水量,为制定合理的灌溉制度与提高水分利用效率提供重要依据。该文以小波函数代替传统BP网络中的S型激活函数,对三江平原富锦灌区16年的水稻需水量实测序列进行分析,网络结构为6-10-1,训练355次时,精度达到0.01。结果均优于BP算法、RAGASABP模型,表明该模型收敛速度快,预测精度高,为该领域研究提供了新的思路。  相似文献   
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