高光谱成像技术实现马铃薯叶片叶绿素无损检测

针对马铃薯叶片，依托高光谱成像技术实现叶片叶绿素含量的无损检测。利用相关性分析获得马铃薯叶片叶绿素敏感波段，结合植被指数，建立基于光谱导数、植被指数的叶绿素含量传统预测模型与贝叶斯正则化-反向传播（BR-BP）神经网络模型。以489 nm光谱一阶导数值、修正型叶绿素吸收植被指数（MCARI）、陆地叶绿素指数（MTCI）为自变量建立BR-BP神经网络模型，其校正集决定系数、预测集决定系数、均方根误差分别为0.8464，0.6804，0.0746。研究表明，传统模型中光谱一阶导数-幂函数模型可较为准确地预测叶绿素含量，BR-BP神经网络模型相比传统预测模型具有更高的预测精度，因此可以实现马铃薯叶片叶绿素无损检测。     

工程施工阶段如何做好造价控制分析

工程施工阶段的质量、进度、造价与安全是企业关注最多的四大问题,而在造价问题上是否有效地进行控制,直接关乎着企业的经济效益。为实现施工阶段造价得到有效控制,本文笔者对提出施工阶段工程造价控制中存在的问题,对施工阶段影响工程造价的因素进行了分析,并制定了加强建筑工程施工阶段工程造价控制的具体措施。     

软件工程的演进（六）

- 软件的维护 由于程序复杂且庞大,维护遗留程序的开销是巨大的。各种软件维护研究项目,如ESPRIT ⅡREDO,都试图解决软件维护和二次工程化问题。研究人员将这些技术标识为:易发故障代码段标识、预防性维护技术、配置控制、可跟踪性、程序分片及扩展、变量分类、相关性分析、图形调用生成、实体—联系图(E—R图)生成、涟波效应分析以及路径分析。然而,软件维护不可能完全自动     

基于本体的整体与部分关系的形式化表示及其错误检查研究

整体/部分WP(whole/part)关系在计算机领域建模中无处不在.在一个WP关系中,由于整体对象具有管理和控制部分对象的功能,因此WP关系存在着许多其它关系没有的特征.但本体的研究中,存在着形式化程度不够的问题,人们常用自然语言解释这些特征,然而这样的解释通常是不准确的.另一方面,由于知识处于不断的增加与更新之中,难免造成知识库中知识的错误,导致知识库维护困难.因此本文首先基于本体对WP关系的特征进行形式化描述,在此基础上,根据WP关系的特征提出了一系列相关知识的形式判定规则.     

非线性偏微分方程增强多光谱图像清晰度

多光谱成像系统会改变输出光的波长,这就导致图像在不同波段下形成了不均匀亮度(阴暗图像和高亮度图像),严重影响了特征波段提取与测量。为了提高各波段的有效利用率,引用了一种增强多光谱灰度图像清晰度的有效方法。通过非线性的偏微分方程扩大梯度空间、保留梯度值较大的边缘,增强图像的纹理细节。由于多光谱图像阴暗波段的纹理较弱,不容易辨别其所有信息,为了更好地使增强效果完全体现出来,使用直方图均衡化来调节亮度的不均匀性。最后,通过人眼视觉的定性和客观函数的定量两方面对该组增强图像的清晰度进行了评价。结果表明:该方法能够有效地协调各波段的多光谱图像清晰度,并且图像的增强效果也非常明显。     

基于多光谱成像选取四季豆叶片的特征波段

在400~720nm波段范围,基于液晶可调谐滤波器(LCTF)和CMOS相机组合的多光谱成像系统,以四季豆叶片为研究对象每隔5 nm进行成像。根据图像亮度信息法和波段指数法的相关原理,首先分别计算得到各波段四季豆叶片的波段指数值和可识别度;然后对四季豆叶片的波段指数值和可识别度进行排序,综合图像的灰度离散、亮度信息丰富和波段的相关性小等特点,得出545、630、645、720、650和570 nm波段有较大的波段指数值和较好的识别度;最后根据最小欧氏距离法和光谱角度匹配法分别对四季豆叶片的特征波段的分类精度予以计算,两种方法的分类精度分别为100.00%和83.33%,得出选取的特征波段对四季豆叶片具有较好的分类精度。因此,545、630、645、720、650和570 nm波段可作为四季豆叶片的特征波段。     

文安：焦虑与不安

如果不是因为废塑料，文安或许同全省、全国众多普通县城一样鲜为人知。这个位于河北省中部的县域，因收集、加工、交易废旧塑料声名远播，在业内享有北方最大废塑料集散地、北方废塑料之都等名号。     

如何讲授文件、文件夹、路径的概念及关系

计算机教学的过程是一个实践性很强的过程,但教学中也有一些教学内容是比较抽象晦涩的,对于懂得计算机的人来说是再简单和熟悉不过了,但对刚刚接触计算机的初学者,却一时难以理解和接受。文件、文件夹、路径的概念及关系,对于初学者来说,就不容易理解,如何更好的讲授文件、文件夹、路径的概念及关系呢,通过深入研究教材和不断教学实践,我总结应注意以下几点。