湖北省分地区水灾损失等级划分初探

建立了湖北省分地区水灾损失灾度等级的划分标准。基于模糊模式识别理论，按最大隶属原则和择近原则对灾度等级进行了模糊综合评判。     

基于K-means动态聚类的鸢乌贼角质颚模式识别

本研究采用K-means动态聚类算法,对2014-2019年间采集于西北印度洋、热带东太平洋、中国南海的鸢乌贼(Sthenoteuthis oualaniensis)样本的角质颚进行识别.基于K-means动态聚类算法能够很好地区分来自3个海区的鸢乌贼,对数据进行z-score标准化后,任选2维角质颚形态学参数以曼哈顿...     

基于电子鼻技术的茶鲜叶农残快速诊断

为建立一套基于电子鼻检测技术的茶叶原料农药残留快速诊断方法,试验以一芽二叶茶树鲜叶为材料,分别喷施菊酯类杀虫剂农药和广谱除草剂类农药,通过电子鼻技术进行传感器优化、各农药PCA模式识别并建立单一农药不同浓度预测模型.(1)试验采用LA分析方法进行分析,确定了最优传感器列阵.(2)采用PCA模式识别对两大类农药进行定性分...     

模糊模式识别模型在流域生态安全评价中的应用

生态安全是指人类赖以生存和发展的生态环境处于健康和可持续发展状态,流域生态安全评价是实现流域可持续发展的一项重要调控措施。流域生态安全评价需要通过评价模型来实现,由于生态安全是一个外延不明确的模糊概念,为此以模糊模式识别理论为基础,提出了流域生态安全评价的模糊模式识别模型。运用模型对岷江上游的生态安全现状进行了评价,建立了1,2,3共三个级别的指标体系,结果表明岷江上游生态安全处于第2级,即处于预警状态。评价结果符合岷江上游地区的生态环境状况。     

模式识别和主成分分析在多环芳烃室温磷光分析中的应用

本研究应用主成分分析和人工神经网络两种模式识别方法对多环芳烃混合物固体基质室温磷光重叠光谱进行分析,考察了主成分分析和人工神经网络对多环芳烃混合物SS-RTP的处理效果,结果显示应用人工神经网络对于苯并喹琳、苊、菲啶、咔唑和芴等多环芳烃任意组合混合物能够很好地区分开来,这表明RBF神经网络在复杂多环芳烃混合物定性分析中具有很好的应用性和可行性.     

联合收割机稻麦收获边界激光在线识别系统设计与试验

针对联合收割机收获边界在线识别问题,利用激光无损探测技术,开发了联合收割机收获边界在线识别系统。首先介绍了系统组成、激光传感器选型及工作原理,将传感器输出数据极坐标转换为直角坐标,建立稻麦轮廓特征数学模型。由于收获过程会产生大量的灰尘,会对激光探测距离及信号反射产生影响。通过与作物特征阈值比较,对受灰尘影响的错误数据进行有效识别与剔除。采用移动平均数字滤波算法,消除系统测量噪声。通过信号阶跃变化模式识别算法,实现了收获边界的在线检测,准确推算出联合收割机作业割幅,并进行了田间试验研究。试验结果表明,该系统可实现在线监测,收获边界测量误差不大于12 cm,可为联合收割机智能监控系统的实际应用提供参考。     

基于灰度截留分割与十色模型的马铃薯表面缺陷检测方法

为探索基于计算机视觉的马铃薯表面缺陷检测新方法,该研究提出能将马铃薯表面疑似缺陷一次性分离出来的快速灰度截留分割方法和用于缺陷识别的十色模型。选择面积比率和十色比率作为缺陷判别特征,对分割出来的深色部位采用阈值法进行缺陷识别。采用基于快速G与亮度截留分割的2种方法对发芽进行识别。通过对326个马铃薯样本的652幅正反面图像进行试验,基于十色模型的缺陷识别方法对分割出来的深色区域的正确识别率为93.6%,基于快速G与亮度截留分割2种方法结合对有芽体图像的正确识别率为97.5%,马铃薯表面缺陷正确检测率为95     

机器视觉技术在自动移栽机上的应用

穴苗自动移栽机是温室种植中的一种重要的农业自动化设备.在移栽过程中,判断坏苗、将坏苗从穴盘中去除是穴苗移栽的重要步骤,可以防止病虫害的扩散.机器视觉技术是一种基于机器视觉的智能模式识别判断系统.在这个系统中,通过图像处理,提取每一株穴苗的表面特征并且与坏苗样本库作比较,即可识别坏苗,并将其从穴盘中去除.利用智能识别算法和矢量机.视觉系统更加高效自动化.     

资格预审多级模糊模式识别综合评判模型

资格预审评价体系中有众多定性因素具有模糊性和不确定性，使评价结果很难反映承包商的实际能力。为此，分析了几种常见资审模型存在的不足，从模糊理论的角度，建立了资格预审多级模糊模式识别综合评判模型，试图使评价过程趋于合理，预审结果更能反映承包商的实际能力。