叶绿素含量BP反演模型的光谱信息输入因子构建研究

植被叶绿素含量的高光谱反演是当今研究的热点,传统后向传播(BP)神经网络是其常用的一种反演模型。高光谱数据虽然具有精细光谱分辨率,但也造成了大量的信息冗余与噪声;而小波包变换(WPT)可以有效地抑制高光谱数据噪声和压缩信号,同时主成分分析(PCA)能够很好地降低模型输入因子的维数并可简化网络结构。以盆栽玉米为研究对象,在玉米叶片光谱数据对数变换并一阶微分处理的基础上,针对叶绿素含量的BP反演模型,提出了基于相关系数(CC)、WPT和WPTPCA的输入因子构建方法,并形成了叶绿素含量的CC-BP、PCA-BP及WPT-PCA-BP三种反演模型。通过比较玉米叶片叶绿素含量的实测值与三种BP模型反演结果,表明基于WPT-PCA构建BP模型的输入因子数量虽仅有6个却并不影响其反演精度,也能包含原始光谱的92%信息,且优于基于PCA和传统CC所构建输入因子的BP模型反演能力。     

Vague集和熵综合赋权可拓评价模型及其工程应用

工程项目的风险评价是其建设和运营的关键。针对评价过程中指标权重确定问题,构建一种基于Vague集和熵综合赋权的方法,通过Vague集理论设计主观权值的计算方法,结合熵权法求得的客观权值,以偏差平方和最小化为判断标准进行指标最优赋权,在此基础上结合可拓评价法建立综合赋权评价模型并应用于工程项目的稳定性评价中。实例结果表明,综合权值能够合理表征各指标的影响程度,可拓评价模型对储气库稳定性的判断结果符合实际情况,并且能够得出造成储气库不稳定的缺陷指标,便于运营机构进行针对性的整改,该模型可以为工程项目的评价管理提供有效的参考。     

多端口应用协议的还原技术研究

协议还原技术是进行网络安全监控的基础。本文提出了多端口应用协议还原的分析框架,并对多端口协议还原中的关键问题给出了算法。在实验部分,本文以FTP协议为例,证明本文方法对于多端口应用协议还原的有效性。     

光强对药用植物天竺葵挥发性物质影响的GC-MS分析

研究不同光强对药用植物天竺葵叶片化学成分的影响.采用索氏法提取,气相色谱-质谱联用仪(GC/MS)对其组分进行分析.结果显示光照强度会影响天竺葵叶片所含化学成分的种类及含量.天竺葵叶片化学成分的种类随光强的减弱而增加,处理一、二均为30种,而对照只有8种.随光强减弱叶片组分数目增加,同一组分的含量有不同程度降低.     

网络应用层会话分析系统的设计和实现

应用层会话分析可以用来反应网络状态、掌握用户习惯以及发现潜在的安全威胁。该文提出了一种网络应用层会话分析系统的设计和实现方法,给出了应用层协议包括固定端口和可变端口协议的分析算法。实验表明,该文的方法能够有效地在对局域网内的会话进行识别和统计。     

谐波分析重金属铜铅胁迫玉米的污染效应

提出了谐波分析法监测玉米的重金属污染效应。通过设置不同浓度Cu和Pb胁迫下的玉米盆栽实验,测得了玉米冠层叶片光谱、叶绿素以及Cu含量。利用谐波分析技术将玉米叶片光谱特征信息转化为以振幅和相位的能量谱特征信息,提取低次谐波振幅和初始相位,分析了振幅和相位与玉米的健康状况以及重金属污染效应之间的关系。实验结果和分析表明,振幅反映着光谱的能量信息,与叶片中的Cu离子含量有很强的相关性;初始相位携带着光谱辐射峰值的位置信息,与玉米叶片中重金属含量以及叶片光谱的红边位置具有一定的线性比例关系。因此,可以通过光谱谐波分解的振幅和相位间接的判断Cu和Pb胁迫玉米的污染程度。