基于神经网络的树叶识别系统研究

在林业系统注册树木种类时,通常采用大量树叶上的可见外形特点来辨别数目繁多的树木种类。针对此问题,本文提出了基于神经网络的树叶识别方法,该方法建立并管理一个分等级的树叶图像体系,通过对不同种类树叶的边缘提取来识别每种树叶的特征点,从而得到树叶的外部轮廓来区分树木种类:给出了相应的改进型神经网络算法,并给出详细的论述过程:最后,通过Java语言给出了系统实现并做了大量的数值仿真。结果证明本文方法是可行有效的。图4表1参8。     

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。     

基于非线性势函数法的手写体数字识别

提出了基于非线性势函数的一种几何分类方法,设计了利用电势理论来改造决策面判别函数和利用非线性势函数对手写数字进行分类的算法。以该算法为核心构造的分类器可改善针对不同人写字习惯的分类效果。用VC 实现了该算法,结果表明该算法能减小分类时的错误率,对手写体数字的识别有较好的效果,识别率能达到97%。     

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。     

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。     

基于统计模式识别的植物病害彩色图像分割方法

根据植物病害彩色图像的特点，提出了用颜色空间作为特征空间，利用统计模式识别的监督分类方法。采用基于Fisher准则的线性判别函数来对彩色图像进行真彩色二值化分割。结果表明：该方法具有快速、有效、准确等优点，对彩色植物病害图像的分割处理十分有效。     

基于支持向量机的苹果叶部病害识别方法研究

为提高苹果叶部病害自动识别水平并实现快速有效地识别苹果叶部病害,本研究首先采用小波滤波算法对采集的苹果叶部锈病、斑点落叶病的图像进行去噪平滑,然后利用病斑颜色差异和边界跟踪算法对病斑进行分离,最后提取病斑颜色、形状和纹理等方面的特征,采用支持向量机(SVM)技术对病害进行自动识别。试验表明,该方法对苹果叶锈病和斑点落叶病样本进行处理识别的正确率较高,能够满足实际需求。该结果对苹果叶部病害的自动快速诊断和防治具有一定的指导意义。     

小菜蛾Toll-6基因的克隆及功能分析

为探究Toll-6基因在小菜蛾Plutella xylostella先天免疫中的功能,对克隆鉴定的Toll-6基因序列进行生物信息学分析,利用实时荧光定量PCR检测Toll-6基因的时空表达模式及微生物侵染响应模式,体外验证其在微生物结合、病原相关分子模式（pathogen associated molecular pattern,PAMP）结合和细菌凝集等方面的功能。结果表明：Toll-6基因全长2 313 bp,编码770个氨基酸,预测Toll-6蛋白具有富含亮氨酸重复序列（leucine-rich repeats,LRR）胞外区、跨膜区和Toll/白介素-1受体同源（Toll/interleukin-1 receptor homologous,TIR）胞内等典型Toll受体家族特征;Toll-6基因在不同发育阶段及不同组织中均有表达,其中成虫期表达量最高,4龄幼虫期次之,在4龄幼虫中肠表达量最高;此外,苏云金芽胞杆菌Bacillus thuringiensis菌株Bt8010侵染小菜蛾4龄幼虫6 h后,Toll-6基因表达被显著抑制,而黏质沙雷氏菌Serratia marcesc...     

固态发酵过程电子鼻系统传感器阵列优化研究

采用电子鼻系统对秸秆饲料固态发酵过程阶段进行监测研究具有明显的应用意义。但是电子鼻系统传感器阵列中同一气敏传感器会对多种被测气体响应,导致采集数据含有冗余信息,因此有必要对电子鼻传感器阵列进行优化。本文基于因子分析法对电子鼻系统采集数据结合阶段状态信息进行分析,提出传感器阵列优化方法。并采用神经网络、支持向量机和高斯过程等模式识别方法对电子鼻系统传感器阵列优化组合采集数据进行过程状态识别模型建模。研究表明,传感器阵列优化有利于减少模型输入,降低模型复杂性,提高模型对过程状态的识别率。