基于片烟结构检测的叶片分类方法介绍

<正>在片烟结构检测中,通过二值化算法将物料与背景分离开来,检测图像中余下的信号即可完全描述物料信息。为了对烟叶片型结构进行分类,需要计算图像中每片烟叶的最大尺寸和面积,并以此为依据对烟叶类型做出判断。一、烟叶叶片分类过程在实际的处理过程,对二值化后的图像,首先,应进行烟叶分离,以检测出每片烟叶的信息;其次,应对叶片特征参量,如面积、长度等进行计算;最后,把烟叶归类。烟叶叶片分类     

基于Curvelet和小波变换的纹理图像识别

提出了一种基于Curvelet变换与小波变换相结合的纹理图像分类算法.小波变换在分析点奇异信号时具有良好的性能,而Curvelet变换更适合分析图像中的曲线或直线状边缘特征.算法通过提取两者分解子波段的统计学和灰度共生矩阵特征,采用支持向量机对纹理图像进行分类.实验结果表明,和单一的多分辨率变换特征提取相比,该算法具有更高的分类准确率.     

基于参数嵌入算法的支持向量机分类可视化研究

针对常用的降维算法只能可视化高维数据某一方面或某几方面特征的不足,运用参数嵌入算法在低维空间可视化其所有的特征。首先假设数据的类别在嵌入空间服从高斯分布,通过支持向量机分类算法获得训练数据在高维空间类别属性的后验概率,然后运用参数嵌入算法得到测试数据在嵌入空间的坐标和类别属性,从而实现高维数据分类的可视化．在Usps,YaleB,Mini Newsgroups数据集上的实验结果表明,该方法不仅能在低维空间表示高维数据与所属类别的联系,而且能正确揭示出数据集内部和类别集内部的关系,有利于深入研究高维数据分类的性质,参数嵌入算法的可视化效果优于直接应用PCA,ISOMAP等算法得到的低维图形,并且计算复杂度仅是数据类别和相应个数的乘积,非常适合于数据量大,类别数较少的数据分类可视化。     

近红外漫反射光谱法对吉林人参的分类探讨

将近红外光谱技术与计算机结合,采用漫反射光学检测方法,对吉林省产的西洋参、人参及工矿企业包制品红参进行分析,应用系统聚类法获得分类结果,探讨近红外光谱鉴别于中药材的一种新思路。     

石杉科植物研究综述

石杉科是一类多年生小型草本植物 ,土生、附生或生于苔藓层中 ,喜阴凉潮湿环境。我国有该科植物2属 5组近 5 0种。石杉科植物普遍含有石杉碱甲 ,但以蛇足石杉的含量为最高 ;除石杉碱甲外 ,石杉科植物还含有几十种石松生物碱 ,但在众多的石杉碱及其类似物中 ,以石杉碱甲的医疗效果为最好。与光谱法测定相比 ,色谱法测定具有操作简单、重复性好、周期短和成本低廉等优点     

嵌入式水电事故预测系统中信息融合的方法

提出了一种嵌入式水电系统事故预测中信息融合的方法利用模糊IF/THEN规则表达专家知识的神经网络学习方法·在以此构造的基于多源信息融合的分类系统中,采用了模糊IF/THEN规则和数字数据·为了处理模糊语言值,提出了一种能够控制模糊输入矢量的神经网络体系结构·该方法能够对非线性实间隔矢量和模糊矢量进行分类     

一种IP数据包快速分类算法

为了提高查找效率,在无冲突哈希查找算法和Grid of Tries算法的基础上提出了一种基于无冲突哈希和多比特Trie树(NHMT)的IP分类算法.该算法的核心有3部分:哈希函数的构造,主要是采用基于目的端口和协议两域构造哈希函数,使得在最坏情况下完全避免了空间爆炸问题;在Grid of Tries算法的基础上,对Grid of Tries算法改造成修剪的Trie树和多比特Trie树,以减少空间复杂度;在无冲突哈希查找算法的基础上扩展一层用于存放源端口号(或范围),扩展后一般要提高算法的时间复杂度,要通过引入多比特Trie树的方法进行解决.对于空间复杂度方面与无冲突哈希查找算法比较,一般情况下不增加空间复杂度.通过仿真,当对10 000条规则进行包分类时,该算法的分类速度可以达到1 Mbit/s,所消耗的最大内存为8.2 MB.     

韶关地区的名贵蝶类资源

2001年4月至2002年8月，分别在韶关地区的韶关市郊、始兴县车八岭国家级自然保护区、乳源瑶族自治县等地进行蝴蝶资源的抽样调查，共收集蝴蝶1768只，隶属10科62种，其中属于名贵种类的有8科36种，占的比例是58％；其中凤蝶科和蛱蝶科名贵种类最丰富．调查结果表明韶关地区有丰富的名贵蝴蝶资源．     

基于贝叶斯网络的邮件过滤系统的设计

电子邮件作为网络应用的一个重要方面已成为现代通信中不可缺少的一部分,但是垃圾邮件的蔓延给用户带来了严重的损失,如何防范垃圾邮件具有重要的实用意义.在分析了垃圾邮件特点的基础上,构建贝叶斯分类模型,利用贝叶斯分类模型设计了一种邮件过滤系统.实验结果表明,设计的邮件过滤系统对垃圾邮件的过滤具有比较明显的效果.     

邮件过滤Agent的设计

为实现对电子邮件中垃圾邮件的过滤,提出一种新的邮件过滤算法和邮件过滤Agent的设计方法.Agent通过算法学习用户接收邮件的信息及用户对邮件的处理习惯,据此最终确定邮件是否为垃圾邮件或病毒邮件,从而过滤掉非正常邮件.实验测试表明,Agent对邮件过滤的正确率可达85%,为现有电子邮件系统提供了一种改进方法.