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基于改进级联神经网络的大豆叶部病害诊断模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对大豆叶部病害性状特征与病种之间的模糊性和不确定性,将数字图像处理技术与神经网络智能推理技术相结合,充分挖掘大豆受病害胁迫后表现性状与病种之间的潜在规律,提出了基于改进级联神经网络的大豆病害诊断模型。首先利用自制载物模板无损采集大田大豆叶部病害数字图像,计算病斑区域的形状特征、颜色特征及纹理特征14维度特征参数;为突显各方面特征对于不同病害种类决定作用的差异性,构建各子神经网络并联的第1级网络,第2级网络的输入为第1级网络的输出,利用多维特征各自优势来自动取得病种模式推理规则,建立了用于大豆叶部病害自动诊断的两级级联神经网络模型,仿真实验准确率为97.67%;同时应用量子遗传计算优化级联神经网络参数,平均迭代次数为743,平均网络误差为0.000 995 445,提高了学习效率,实现了大豆叶部病害的高效自动诊断和精确测报,为大田农作物全面系统地开展作物病害监测、智能施药及自动防治提供了理论依据。 相似文献
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农业物联网的出现,对信息化与农业现代化融合具有积极推动的作用。在农业物联网中信息传输是一个至关重要的环节,到目前为止,普通的3G和4G通信网络已经不能提供农业物联网中进行信息传递所需要的频谱资源,而认知无线电网络恰恰可以满足农业物联网的需求。它显著的特点就是可以发现未被授权用户利用的频谱,来供给未授权用户使用,提高了频谱资源的利用率。在认知无线电中,最重要的步骤就是进行频谱检测,笔者就是在双门限频谱检测算法的基础上提出一种新型算法。该算法适当地选取条件好的认知用户进行数据融合,并不是采纳所有认知用户的本地检测信息。仿真结果表明:本文提出的算法可有效提高认知无线电系统中频谱感知的性能,降低虚警概率,以更好地为农业物联网提供可用的频谱资源。 相似文献
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针对农村低压电网发生触电故障时触电生物电流及其成分分量的复杂性和多样性,采用快速傅里叶变换对触电生物实验获取的电源电压、剩余电流以及触电生物电流进行频谱分析,明确了剩余电流与触电生物电流频谱特性及各成分分量变换过程。仿真实验表明:在触电故障发生时剩余电流与触电生物电流相关系数为0.999,其中触电生物电流中直流分量的最大畸变率最大可达0.044 5,2~5次谐波的最大畸变率分别为0.013 4,0.035 4,0.006 9,0.014 2,能够为提取生物触电故障过程中剩余电流的变化规律提供依据。 相似文献
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植物叶片智能分析系统的设计 总被引:2,自引:0,他引:2
为避免农作物病害智能诊断过程中人为主观因素的影响,客观准确的表达叶片信息,利用数字图像处理技术和农业植保专家知识相结合,设计了适合于大田作物的植物叶片图像处理与分析系统。该系统主要包括植物叶片几何失真校正模块,几何特征计算模块、颜色识别模块以及病害区域识别模块;以校正后非线性失真现象的叶片图像为基础,实现了叶片几何特征值和颜色值的计算,并提取其病斑区域图像。试验结果表明,该方法满足病害智能诊断要求,具有良好的适应性和实用性。 相似文献
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以图像处理为立意背景,以delphi7作为开发工具,实现了对图像中任意形状边界的封闭区域的剪裁,做到了图像中目标区域与背景区域的成功分离,为图像处理的进一步研究打下了良好的基础。 相似文献
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从农业生产的角度出发,探讨了遥测技术应用了农业工程的可行性及其应用前景给出了系统的设计方案。理论分析表明,遥测技术应用于农业机械化,在解决播种与收获的监控上以及监视机械的运行状态等方面都具有较大的优越性。 相似文献
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通过收获机械谷粒损失过程的研究,以单片机为主体对收获机械谷粒损失信号进行监测,给出了系统的总体设计方案,硬软件结构。实验结果表明,该谷粒损失监视仪可人为地使谷粒亩损失率降低到1%以下。 相似文献
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黑土农田大豆产量形成过程的模拟验证 总被引:5,自引:1,他引:4
以中国科学院海伦农业生态站长期定位水肥耦合试验数据为依据,模拟大豆产量形成过程。首先建立大豆品种遗传属性数据库和相应的模型参数,利用DSSAT模型系列中的CropGro-Soybean模型,对大豆品种遗传属性、作物产量和生长过程中土壤水分进行了模拟验证。模拟结果表明,CropGro-Soybean模型能够准确地模拟大豆生育期,相对误差在-2%~3%之间,均方根误差RMSE为2.3。对不同年际不同田间处理的大豆产量模拟结果分析的相对误差在-7%~9%之间,均方根误差RMSE为75.9,模型性能指数EF为0.8。模型对不同层次土壤水分变化的模拟效果也较好。 相似文献
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时频分析是分析非平稳信号的一种重要数学分析工具,魏格纳分布是时频信号分析的非线形变换。针对跳频信号的特点,本文提出了一种采用平滑伪魏格纳(SPWVD)时频分析来分析跳频信号的方法,该方法可以在不需要知道信号任何先验参数的情况下,估计出跳频信号的跳频频率、跳变时刻等参数。 相似文献