基于GMM与图像多元特征的自动决策树分类方法研究

通过对Landsat 8OLI影像空间和光谱特征的分析,使用GMM描述各地物的分布特征,并利用EM算法估计其参数.在获得影像GMM贝叶斯分类信息的基础上,融合主成分、相异性纹理、FNDWI、NDBI和NDVI等其他多元特征,自动构建CART决策树对图像进行分类.结果表明,该方法的总体分类精度比其他方法最大提高3.82%,比利用影像其他特征的分类精度最大提高9.78%,而高斯混合模型信息的融合可显著提高林地、耕地等地物分类的生产精度和用户精度.     

卷烟焦油预测研究

为了解决传统预测方法不能准确预测焦油量的一小样本非线性预测问题,提出从支持向量机的角度进行预测,并在其中关键问题核函数的选择上,应用保角映射进行核函数构造.该算法将焦油预测问题通过非线性变换映射到一个高维的特征空间,在高维的特征空间构造线性判别函数以替换原空间的非线性判别函数.选择22种不同地区和等级的烟叶,利用相同卷烟纸和滤嘴将各种烟叶卷制成单料卷烟,检测得各种烟叶单克烟丝烟雾中焦油量,以此为样本,进行函数训练并进行预测.实验证明该算法能提高焦油量预测精度和效率.     

基于反射与透射图像结合的烟叶自动分级研究

人工进行烟叶外观分级需由日视和手感同时进行,而现有的利用计算机视觉技术对烟叶进行自动识别时,通常只利用了烟叶的反射图像,对烟叶的内部品质特征难以进行有效的模拟.本研究在自行设计制作的灯箱内拍摄同一烟叶的反射和透射二幅图像,通过数字图像处理技术自动提取烟叶的颜色和几何特征.运用人工神经网络建模,解决分级过程中的复杂非线性关系.实验结果证明,透射图像特征能够反映烟叶的某些内部分级因素,结合二类图像特征进行的识别效率明显高于使用某一类图像单独进行识别.同时,建模时所需特征参数大大减少,提高了运行效率和适应性.     

向量空间模型的稀疏文本分类

针对稀疏文本特征纬度高、特征稀疏程度大的特点,根据词、文档和所属类别的关系,建立训练样本的特征概率分布函数,通过基于内容的滤波器去除背景噪声和非关键词后,利用特征分类方法对稀疏文本进行分类.用线性回归的分类方法与其他传统分类方法进行了比较,结果表明,该特征分类方法能够有效提高稀疏文本的分类精度,尤其是与线性分类中的岭回归方法相结合时,分类精度更高.     

基于机器视觉的烟叶自动分组方法简

烤烟烟叶的分组依据主要有烟叶的部位和颜色,传统的分组方法主要是依靠人的感官(视觉、触觉、嗅觉)进行分组评判,这种评判方法主观随意性强,容易受到个人因素和环境因素的影响.为了克服这一缺点,利用机器视觉技术,对福建三明产区的K326烤烟,除完熟组以外的7个主组共78片烟叶提取外观特征,包括烟叶的几何特征(如长度、宽度、伸缩度、面积)和颜色特征(如色调、饱和度).将传统烟叶分组中定性的分组因素量化,再经过模糊综合评判方法判断烟叶的组别,为烟叶进一步精准化分级做准备.分组实验的正确率为91.30%,已经达到了人工分组水平.     

基于机器视觉的烟叶自动分组方法

烤烟烟叶的分组依据主要有烟叶的部位和颜色,传统的分组方法主要是依靠人的感官(视觉、触觉、嗅觉)进行分组评判,这种评判方法主观随意性强,容易受到个人因素和环境因素的影响.为了克服这一缺点,利用机器视觉技术,对福建三明产区的K326烤烟,除完熟组以外的7个主组共78片烟叶提取外观特征,包括烟叶的几何特征(如长度、宽度、伸缩度、面积)和颜色特征(如色调、饱和度).将传统烟叶分组中定性的分组因素量化,再经过模糊综合评判方法判断烟叶的组别,为烟叶进一步精准化分级做准备.分组实验的正确率为91.30%,已经达到了人工分组水平.     

基于概率神经网络的烤烟烟叶质量的相关性分析

根据烟叶样本的近红外光谱定量分析得出3种烟叶成分:烟碱、还原糖和蛋白质的含量,加入8种烟叶外观特征,然后使用因子分析方法对概率神经网络输入进行压缩和特征提取,在简化样本的同时对概率神经网络进行优化.应用概率神经网络根据外观质量因素对降维后的烟叶样本建立内在质量的数学预测模型并获得较理想的预测效果.     

多时段不同定位精度的无人机影像点云的对比分析

利用两个不同地形特征的实验区(平地和山地),使用大疆精灵4 RTK设计实施多种无人机影像采集和处理方案(3个时段、使用或关闭集成的RTK功能、数据处理时是否引入地面控制点),两个区域共采集12个架次的无人机影像,生成24个不同类别的影像点云模型.比较、验证不同条件下无人机影像点云模型的精度,评价不同方案的精度差异.结果显示,无人机能在一定程度上仅凭借集成的RTK功能实现免像控采集高精度数据,但仍然建议同时使用RTK模块采集数据,并引入少量地面控制点进行数据处理,此时获取的数据精度最好;中午时段的影像数据质量最佳,成果精度最高,两个实验区中午时段垂直方向最小平均差可达0.01～0.02 m,其他时段结果次之;地表特征对影像点云模型精度也有影响,地势平坦、地表特征丰富有利于模型重建,提高模型质量.     

一种改进的基于脊线跟踪的指纹特征提取方法

本文改进了基于脊线跟踪的指纹特征提取方法,用局部Gabor滤波对指纹图像进行增强,提高了指纹脊线方向的计算精度,增强了指纹跟踪终止点的判决条件.改进后的算法在不增加算法时间复杂度的前提下,增强了特征点提取的准确性.     

基于HOG-CSLBP与深度学习的跨年龄人脸识别算法

针对人脸识别中识别精度低的问题,提出一种基于深度学习的跨年龄人脸识别算法.该方法创新性地将方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)和中心对称局部二值模式(Center Symmetric Local Binary Pattern,CSLBPS)组合方法用于人脸图像特征提取,获得包含结构和强度信息的图像融合特征,然后使用二叉树对特征信息进行降维,降维特征作为深度信念网络的可视层输入量,弥补深度新信念网络无法达到图像局部特征要求的缺陷.通过训练好的深度网络模型对测试样本进行学习,在深度信念网络的最顶层对特征进行分类识别.实验结果表明,该方法能高精度实现人脸识别,且与其他方法比较,该方法性能优于其他方法,说明该方法具有可行性和有效性.     

叶轮进口边位置对自吸泵性能的影响分析

为研究自吸泵叶轮气液混合能力对自吸性能的影响,在叶轮原模型基础上,设计了叶片不同进口边位置的5种模型方案.采用VOF多相流模型对不同方案全流域进行三维定常数值计算,研究对自吸性能的影响规律.针对350WFB-1200-50型外混式无密封自吸泵,初始条件设定进水S型弯管中含一定体积的空气段,出口处设置含气率监测点.结果表明:针对中高比转速叶轮,进口边沿后盖板位置向出口前掠,使得叶轮进口边工作时对流体分时加载,可以有效提升叶轮的气液混合能力,从而缩短自吸泵的自吸时间;在一定前掠角度范围内改变进口边位置对自吸泵的扬程和效率影响不大,但是当叶片进口边向出口位置前掠超过一定范围时,会导致自吸泵扬程明显下降;当叶轮进口边前掠10°时,额定工况下自吸时间缩短25％,自吸性能明显得到提高.     

由对诗人的重估到对新诗史的重构--从《诗刊》看五四以来的新诗传统在五、六十年代的命运

作为二十世纪五六十年代国内最权威的诗歌刊物《,诗刊》无疑代表了当时的文学潮流,并引领着文学的走向。研究自1957年1月到1965年停刊的《诗刊》,可以清晰地把握当时的诗坛动态和文学环境,不失为五六十年代中国文学的一份生动史料。本文着重考察的是《诗刊》如何以对“五四”以来新诗人的重估和对新诗史的重构,完成了新诗在五六十年代的历史叙述。     

技术异化的生成

从技术的复杂性和局限性、技术的不恰当使用、自然的不可预见性、技术理性的沙文主义式扩展及社会文化等几个方面探讨了技术异化产生的根源。     

湿度传感器稳定性的误差来源分析

阐述了湿度传感器稳定性的误差,指出影响湿度传感器稳定性的误差有线性误差、温度影响误差、湿滞误差以及校验标准误差等.     

对图书馆读者满意度问题的思考

分析了图书馆读者满意度的含义及衡量要素,论述了图书馆调查读者满意度的目的及方式,提出了图书馆提升读者满意度的策略。     

迎接知识经济的挑战 加强高校图书馆建设

在知识经济的背景下,图书馆的工作职能将发生显著变革,知识经济时代图书馆将面临新的机遇与挑战。图书馆要适应知识经济的需要,就必须加强自身建设,提高人才素质是决定性因素;网络建设是必由之路;现代化的科学管理是关键环节。     

业务外包对图书馆可持续发展的影响

介绍了目前图书馆业务外包的外延和内涵,论述了业务外包之后的图书馆办馆效益,分析了业务外包带来的问题,对业务外包后的图书馆事业可持续发展进行了思考。     

关于汉族民歌体裁的分类问题

目前,汉族民歌体裁的分类存在着多种分类依据并存的现象,如果长期达不到共识,民歌体裁的分类研究就名存实亡。因此,必须对民歌音乐上的种种特征进行不同角度归纳和整理。汉族民歌在音乐形态上有共性,那么,体裁的划分依据应以音乐形态特征为主,应划分开质与量的区别,能分离质的不同而包容量的差异,将民间文化不断丰富、发展、生生不息的因素考虑在其中,形成一个能概括汉族各地民歌体裁类型的分类方法和标准。     

关于中小企业信息化建设问题的再思考

阐述了中小企业内部存在的阻碍信息化建设的不利因素,介绍了企业信息化的3个阶段以及中小企业信息化实施的一般步骤,提出了中小企业应关注的信息化的几个问题以及中小企业实施信息化的一般策略,指出中小企业提高企业管理水平和决策水平的行之有效的方法是循序渐进地推进信息化的建设。     

师范生数学应用能力的培养

培养学生的数学应用能力比单纯掌握数学知识更重要,是因为师范生走上工作岗位后要将自己的知识传授给他的学生.要进行知识的再创造,就应鼓励学生大胆猜测,鼓励学生质疑问难,让他们掌握知识的发生过程及来龙去脉,从而培养其运用数学的意识.