植物“黄叶病”的成因及其防治

由于生态环境的不断恶化,植物"黄叶病"发生日益普遍和严重.引起植物"黄叶病"的因素可分为生物性和非生物性因素两种,不同类型的"黄叶病"在发病症状,发生规律,防治方法上也存在着一定差异.对植物"黄叶病"的发生原因、诊断方法和防治措施等方面的研究成果进行综述,并对以后应密切关注的问题和防治进行了探讨,以期为植物"黄叶病"的研究和治理提供参考和借鉴.     

基于类球形亮度变换的水果表面缺陷提取

针对基于机器视觉技术的水果表面缺陷因受到亮度不均影响而提取困难的问题,以阿克苏苹果为研究对象,采用可见-近红外双CCD成像系统,设计了一种无需预先建模的类球形亮度变换方法,对R分量图像进行亮度变换,变换后的图像使整个水果表面正常区域灰度趋于一致,而缺陷区域依然保留为低灰度区,增强了缺陷和正常果皮的对比度,提高了缺陷检测精度.使用共计100个样本评估算法的可行性,其中45个缺陷果的检测精度为93.3％,55个正常果的检测正确率为100％,整体检测精度达到97％.研究结果表明,利用基于类球形亮度变换结合单阈值分割方法提取水果表面缺陷是可行的.     

机械故障诊断技术研究综述

随着国民经济的飞跃发展和人们日益增长的生活需求,机械系统越来越复杂,功能越来越完善。同时,鉴于各行业对机械使用的密切性和广泛性,机械故障的发生和检测诊断技术也引起了各国的关注和研究。在机械中,旋转机械是使用最广泛的,几乎每个机械系统中都有旋转部件的存在,因此,对旋转机械故障的检测和诊断技术的研究也备受关注。基于此,从振动信号处理技术和图像处理技术对国内外故障检测和诊断的研究进行分析,以及对故障检测诊断领域的发展方向进行展望。     

小型农产品分选机设计与试验

针对家庭农场及小规模营销的需要,设计了基于机器视觉的小型农产品分选机。农产品在平胶带上形成多通道阵列式输送,以DSP作为机器视觉单元的核心,采集一帧图像可分析多个通道,并根据农产品的形状、颜色等图像特征进行分选。在水平输送速度为9.2 cm/s、农产品输送间隔为16 cm、4通道并行输送的条件下,选用核桃、红枣及栗子3种农产品进行了分选机性能测试。试验表明,机器能够可靠工作;核桃、红枣和栗子的分选准确性分别为91.66%、94.79%和97.39%;分选速度达8 800个/h。因此采用DSP芯片作为小型分选机的机器视觉核心是可行的,可以为农产品分选机的小型化、低成本提供技术支持。     

鸽新城疫的诊断报告

2007年3月29日长春市一养鸽户饲养的肉鸽发生疫病,通过临床症状,病理剖检,实验室检查,确诊为鸽新城疫。     

基于数据同化的土壤水力参数反演方法：研究进展与展望

土壤水力参数及其非均质性刻画关乎到诸多土壤与地下水等领域的量化模拟研究问题。受限于时间和采样成本,传统的直接测定方法并不能很好地解决这个问题。随着物联网技术的发展,与土壤水运动有关的一些状态表征量（如含水量和水头）已经能够通过传感器实时获得。如何充分融合这些观测数据信息,反演出土壤水力参数是当前的一个研究热点。数据同化方法能够通过融合观测数据与模型预测值信息,实现对模型参数的反演估计。本文系统分析了土壤水力参数不确定性的来源及测定方法,阐述了常用数据同化方法的基础理论及其在土壤水力参数反演方面的应用,并从计算效率和反演精度两方面着重论述了数据同化方法的最新前沿进展,最后探讨了数据同化方法未来的发展方向。研究表明：数据同化方法能够突破传统测定方法的限制,用于土壤水力参数及其非均质性刻画。尽管如此,由于土壤非饱和流模型的强非线性以及原位观测数据的相对稀缺性等问题的存在,当前数据同化方法的计算效率和反演精度还有待进一步提升。未来可从发展监督式降维方法、多源多尺度数据融合以及耦合物理规律的机器学习等方面深化土壤水力参数反演方法研究,这有利于农业土水管理、污染防治和修复等工作的合理开展。     

Left atrial volume and function in dogs with naturally occurring myxomatous mitral valve disease

Objective

Myxomatous mitral valve disease (MMVD) induces progressive left atrial (LA) enlargement. The LA modulates left ventricular filling and performance through its reservoir, conduit, and contractile function. Assessment of LA size and function may provide valuable information on the level of cardiac compensation. Left atrial function in dogs with naturally occurring MMVD remains largely unexplored. The objective of this study was to evaluate LA volume and function in dogs with naturally occurring MMVD.

基于改进支持向量机的水电机组多类轴心轨迹智能识别

在水电机组故障诊断系统中,轴心轨迹是判断机组状态的一个重要特征。而水电机组实际运行中轴心轨迹故障样本数量较少,依据其进行故障智能诊断无法准确完成,需结合相应频谱特性才可做出诊断。论文针对此问题,采用改进的支持向量机（support vector machine,SVM）多故障分类算法,建立了多故障轴心轨迹分类器,并应用于水电机组的故障诊断。结果表明,改进的SVM在样本数较少时取得较好的分类效果,样本数为16和50时,分类准确率达到了96.3%和91.2%,;并且在分类数增多时,分类准确率得到提高,而样本数增多时,分类准确率骤减。该故障分类器可实现多故障的识别和诊断,并且具有算法简单和对多故障轴心轨迹图形分类能力强的优点。该研究可为水电机组少样本轴心轨迹故障的智能诊断提供参考。     

支持向量机在高压绝缘子污秽程度评定中的应用

高压绝缘子污秽程度的评定可以表述为多类模式识别问题,由于影响绝缘子表面污秽状况的因素复杂,并且实际获得的样本数据有限,因此传统的智能方法往往达不到工程应用的精度要求。研究利用支持向量机在解决小样本、非线性及高维识别中的优势,将可用于多类模式识别的DAG SVM s模型用于高压绝缘子污秽程度的评定。该模型易于实现,且能够找到模式间的最优分类超平面,泛化能力较高。用SVM评定高压绝缘子污秽程度时,可以综合考虑不同污秽程度绝缘子泄漏电流的电气特性、环境参数与绝缘子污秽程度之间的非线性关系,从而实现具有极大模糊性的绝缘子表面污秽程度的评定。结果表明,此方法对解决绝缘子污秽程度的评定问题具有良好的适应性和实用性。