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A.T. Nieuwenhuizen J.W. Hofstee J. Meuleman 《Computers and Electronics in Agriculture》2010,73(2):146-153
The objectives of this study were to determine the reflectance properties of volunteer potato and sugar beet and to assess the potential of separating sugar beet and volunteer potato at different fields and in different years, using spectral reflectance characteristics. With the ImspectorMobile, vegetation reflection spectra were successfully repeatedly gathered in two fields, on seven days in 2 years that resulted in 11 datasets. Both in the visible and in the near-infrared reflection region, combinations of wavelengths were responsible for discrimination between sugar beet and volunteer potato plants. Two feature selection methods, discriminant analysis (DA) and neural network (NN), succeeded in selecting sets of discriminative wavebands, both for the range of 450-900 and 900-1650 nm. First, 10 optimal wavebands were selected for each of the 11 available datasets individually. Second, by calculating the discriminative power of each selected waveband, 10 fixed wavebands were selected for all 11 datasets analyses. Third, 3 fixed wavebands were determined for all 11 datasets. These three wavebands were chosen because these had been selected by both DA and NN and were for sensor 1: 450, 765, and 855 nm and for sensor 2: 900, 1440, and 1530 nm. With the resulting three sets of wavebands, classifications were performed with a DA, a neural network with 1 hidden neuron (NN1) and a neural network with two hidden neurons (NN2). The maximum classification performance was obtained with the near-infrared sensor coupled to the NN2 method with an optimal adapted set of 10 wavebands, where the percentages were 100 ± 0.1 and 1 ± 1.3% for true negative (TN) classified volunteer potato plants and false negative (FN) classified sugar beet plants respectively. In general the NN2 method gave the best classification results, followed by DA and finally the NN1 method. When the optimal adapted waveband sets were generalized to a set of 10 fixed wavebands, the classification results were still at a reasonable level of a performance at 87% TN and 1% FN for the NN2 classification method. However, when a further reduction and generalization was made to 3 fixed wavebands, the classification results were poor with a minimum performance of 69% TN and 3% FN for the NN2 classification method. So, these results indicate that for the best classification results it is required that the sensor and classification system adapt to the specific field situation, to optimally discriminate between volunteer potato and sugar beet pixel spectra. 相似文献
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智能型学籍管理系统的研究与设计 总被引:1,自引:0,他引:1
本文指出了目前在计算机学籍管理工作中的不足,提出设计智能型通用学籍管理系统的必要性及其技术实现。通过多年的研究与实践,设计出XJGL系统并已在多所学校中使用,取得了满意的效果。 相似文献
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张恒 《农业图书情报学刊》2012,(9):116-119
构建中小企业分布式竞争情报系统的基本框架,包括分布式竞争情报系统组织网络、信息网络、人际情报网络。组织网络部分设计了中小企业竞争情报系统协调指挥中心及组织网络人员职责;信息网络部分构建中小企业分布式信息网络平台逻辑结构。人际情报网络部分划分了中小企业人际情报网络节点,提出了构建流程。 相似文献
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江西省农业专家系统的构建及数据库模式层的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
江西省农业专家系统由智能决策子系统和多媒体信息子系统2部分组成,综合集成了人工智能、多媒体技术和农业领域知识,采用基于模糊产生式规则的知识表示和混合推理控制的策略,较好地解决了农业信息数据量庞大,知识的复杂性和不精确性,以及多媒体信息较多,数据的不确定性等难点问题。针对专家系统升级数据库时遇到的数据冗余、更改、添加以及删除异常的问题,深入研究了数据库模式层的规范化理论,从而成功解决了农业专家系统知识库更新的问题。 相似文献
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基于推理模型的玉米智能专家系统气象实时决策设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍广西玉米智能专家系统气象实时决策的基本结构、知识表达和推理机制,系统采用关系矩阵和基于产生式推理相结合的推理方法,提高玉米智能专家系统实时决策的准确性。 相似文献
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互联网的发展对各行业无论从经营方式还是战略方向影响巨大。作为企业的"核心命脉",财务行业也开始在互联时代中进行巨大变革:传统会计中手工记账模式早已被会计电算化所替代,财务工作从核算到报表编制都可以通过操作计算机完成。核算工作的便捷高效使得财务人员有更多的精力和时间投入到参与企业的管理和决策中去,财务工作的重心已经从核算转为管理,因此,越来越多的企业已经认识到管理会计的价值和重要性。管理会计需要及时收集、分析、存储以及传递经营管理的信息并运用一定的方法进行数据处理和分析,信息系统的支持必不可少。由此,管理会计信息系统必然会成为企业不可或缺的价值管理工具。该文以管理会计信息化为落脚点,通过对国内文献的查阅,分析我国大中型企业对管理会计信息化的应用情况,对企业在其应用中存在的系统操作复杂,复合人才少等问题进行研究,结合当下财务云共享模式、商务智能等热门观点,对发现的问题提出相应对策。 相似文献
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新形势下,树立科学人才观有重要的现实意义,准确把握科学人才观的基本内涵,在科学人才观的指导下,走人才强州之路,才能为延边全面建设小康社会提供智力支持。 相似文献