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基于BP神经网络的膨胀土判别分级方法研究 被引量：2
1
作者 杨娱琦 朱晟 《水力发电》 CAS 2022年第3期24-29,93,共7页
以安康膨胀土为研究对象,选用粘粒含量、粉粒含量、液限和塑性指数4个分级指标,建立了两层无偏置的BP神经网络模型,研究膨胀土的判别分级问题。结果表明,该模型学习效果良好,能准确预测未知样本的膨胀性;对于安康膨胀土,粘粒含量和粉粒... 以安康膨胀土为研究对象,选用粘粒含量、粉粒含量、液限和塑性指数4个分级指标,建立了两层无偏置的BP神经网络模型,研究膨胀土的判别分级问题。结果表明,该模型学习效果良好,能准确预测未知样本的膨胀性;对于安康膨胀土,粘粒含量和粉粒含量对分级结果影响较大,而液限和塑性指数影响较小;相比于传统的指标分级法,该模型具有较好的容错能力,可有效减小指标测量误差对分级结果的影响;BP神经网络用于膨胀土的判别分级是合理可行的,具有一定的推广与应用价值。 展开更多
关键词 膨胀土 判别分级 分级指标 BP神经网络
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基于加权随机森林的番茄氮元素缺乏分级模型研究 被引量：2
2
作者 李莉 蓝天 +1 位作者 赵奇慧 孟繁佳 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期219-225,262,共8页
基于叶面颜色特征建立番茄氮元素缺乏分级模型判别准确率可达0.8以上。夏季定植的番茄叶片表面会覆盖粘质腺毛,粘质腺毛利于番茄吸收水分和营养元素,相同营养液氮离子浓度下叶片黄化过程异于未覆盖粘质腺毛的叶片。故仅基于叶面颜色特... 基于叶面颜色特征建立番茄氮元素缺乏分级模型判别准确率可达0.8以上。夏季定植的番茄叶片表面会覆盖粘质腺毛,粘质腺毛利于番茄吸收水分和营养元素,相同营养液氮离子浓度下叶片黄化过程异于未覆盖粘质腺毛的叶片。故仅基于叶面颜色特征建立分级模型,其准确率降至0.65。覆盖粘质腺毛番茄其叶片周长和叶面积两个形状特征均小于未覆盖粘质腺毛的番茄叶片,本文将番茄叶片两个形状特征结合原有叶面颜色特征共同作为模型输入,建立新的番茄氮元素缺乏分级模型。搭建图像采集系统,该图像采集单元由树莓派和其相机模块构建,使用WiFi或4G网络完成智能手机、图像采集单元、本地计算机之间无线数据传输。智能手机通过Web界面可远程控制采集图像并将图像传输到云平台存储。本地计算机对图像进行预处理提取叶片形状、颜色特征后输入模型进行预测,并输出预测结果。试验结果表明,图像采集系统春季和夏季平均温度在19.7~28.3℃范围内,光照在1125~9543 lx范围内均可正常使用,采集的图像经预处理分割后降低了环境光线的影响。使用优化后的加权随机森林模型,基于形状特征和颜色特征相结合的叶片氮元素缺乏分级判别准确率可达0.83。 展开更多
关键词 番茄 氮元素 形状特征 颜色特征 判别分级 加权随机森林
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判别函数在优树多性状同步判别分级中的应用
3
作者 魏润鹏 龙燕秋 《广东林业科技》 1990年第1期24-32,共9页
本文讨论了优树多性状同步判别分级的方法,并以湿地松选优实例作了验证。采用单个Fisher判别函数,贡献率为91.98％,分级判对率为79.49％,而用二个判别函数,累计贡献率达98.17％,分级判对率提高到89.74％;应用Bayes判别函数,不考虑先验... 本文讨论了优树多性状同步判别分级的方法,并以湿地松选优实例作了验证。采用单个Fisher判别函数,贡献率为91.98％,分级判对率为79.49％,而用二个判别函数,累计贡献率达98.17％,分级判对率提高到89.74％;应用Bayes判别函数,不考虑先验概率时,判对率为94.87％,而考虑先验概率时,判对率达97.44％。说明适当地选用判别函数,可以显著地提高判别效果。 展开更多
关键词 优树选择 多性状同步判别分级 判别函数
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