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颜色是舌诊所需的重要参考特征,实现消除食品偏色干扰、科学收集舌色数据,从而减少舌色误差避免造成误诊.首先进行舌像分割得到完整舌头,其次进行苔质分离,分别提取舌苔和舌质的颜色数据进行分析,然后提取出舌苔的主题色(K-means),最后依据主题色的区域分布进行伪彩色图像处理.通过对食品偏色与去干扰方法的探讨,得出了舌质颜色不易被食品改变,食品偏色易改变苔色,并构建一种舌色数据校正的方法.通过舌像采集以及预处理,对比研究了舌色的舌边色泽和舌中色苔的相对性关系,解决了食品偏色去干扰问题,为诊断应用收集数据,前景广阔,意义深远. 相似文献
92.
预应力和部分预应力混凝土柱轴压比限值 总被引:2,自引:0,他引:2
对预应力和部分预应力混凝土柱轴压比限值计算公式进行了理论推导,并计算出具体数值,与普通钢筋混凝土柱进行了对比分析,同时还指出了有关影响因素.可供设计地震区预应力和部分预应力混凝土柱时参考. 相似文献
93.
94.
数字土壤质地制图方法比较——以黑河张掖地区为例 总被引:4,自引:0,他引:4
土壤质地类型是陆面过程模型、水文模型和大气模型的重要输入参数。在黑河流域中游地区选取一研究区,利用200个实测土壤剖面样点资料及13类环境因子组合,分别根据基于支持向量机、决策树和模糊逻辑的理论方法进行土壤质地预测制图。结果表明:支持向量机方法对训练点和验证点的测试精度都偏低,分别为90%和55%;基于决策树方法对训练点的验证精度最高,达到98%,但其对验证点的预测准确率为57%;基于模糊逻辑方法的综合评价精度最好,对验证点的预测精度达到64%,对训练样点的验证精度为74%。从制图结构来说,支持向量机方法弱化了类型环境因子的预测性能,减小了连续环境因子分布的空间差异性,生成的土壤质地图结构相对简单,精度偏低;基于决策树方法对未知环境因子组合预测具有不确定性,生成土壤图斑块相对破碎;模糊逻辑方法可弥补决策树方法的一些不足,生成的土壤质地图既较好地保留了斑块结构的完整性,也较好描述了土壤类型与典型环境因子之间的相关性。因此针对研究区数据特点,采用基于决策树和模糊逻辑相结合的土壤制图方法更有优势。 相似文献
95.
植被含水量是影响植物生长的主要限制因子之一,也是衡量植被生理状态和形态结构的重要参数。应用遥感技术定量估测植被含水量,对于农业旱情监测、作物产量估计和科学研究具有重要意义。基于2012年黑河生态水文遥感试验期间获得的6景ASTER遥感数据和同步观测的研究区生物量观测数据集,选取NDVI、RVI、SAVI和MSAVI 4种植被指数分别与单位面积内植被含水量的关系进行比较分析,建立了不同植被指数的植被含水量反演模型,并对反演结果进行了验证。研究结果表明:4种植被指数均与实测的植被含水量有较高的相关性(R20.846),利用MSAVI反演的植被含水量精度略优于其他3种指数,其均方根误差(RMSE)在0.794kg/m2内。模型较为可靠,可以为大范围获取植被含水量信息提供有效方法。 相似文献
96.
黑河中游张掖绿洲灌溉渠系的数字化制图与结构分析 总被引:3,自引:1,他引:2
人工灌溉渠系对于干旱区内陆河绿洲的生存和发展具有重要作用。以黑河中游的张掖绿洲为例,在收集大量高分辨率遥感影像和地形图资料的基础上,利用GPS实地测量和GIS软件提取了全绿洲干、支、斗3级渠系信息,获得了翔实准确的灌溉渠系空间和属性数据,首次完成了张掖绿洲灌溉渠系的数字化制图并对该渠系网络的空间格局进行了分析。结果表明:张掖绿洲目前渠道总数约为6 300条,总长为8 749.51 km,密度为0.47 km/km2,干、支、斗渠的比例为1∶1.17∶2.4。5个县区中甘州区的灌溉渠系分布最密集,而山丹县渠系建设相对落后。 绿洲人工灌溉渠系建设方式和水资源利用开发程度是影响和改变本地区流域景观结构和土地利用方式的重要因素。 相似文献
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应用高效、稳健的EFAST方法,以黑河流域盈科绿洲站为例,从3个方面对SEBS模型的参数敏感性进行了分析:分别以感热通量(H)、潜热通量(λE)、蒸发比(fr)作为SEBS模型的输出结果,分析其对12个输入参数的敏感性;利用气象数据驱动模型,分析H、λE和fr对6个地表特征参数的敏感性;分析了参数取值范围对敏感性分析结果的影响。研究结果表明:H、λE与fr都对参考高度处的气温和风速、地表温度以及植被特征参数的敏感性较高。参数间相互作用对H、λE的间接影响很小,而对fr的影响较大。当气象输入参数确定时,6个地表参数中地表温度对模型输出的直接贡献最大,其主敏感度指数接近0.6。参数采样范围不同时,模型输入参数的敏感性表现不同。 相似文献
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99.
社交网络评论文本存在评论主题缺失或情感特征缺失的问题,无法保证观点检测的性能,对此提出了建立实体情感演化贝叶斯置信网的方法。通过提取名词、动宾短语、动名词复合型定中结构短语三种域相关实体,提取域相关情感特征,用可变关联强度作为网络结构学习的约束条件,建立2阶依赖扩展贝叶斯网络,刻画实体、观点及情感特征的依赖关系,再通过实体及情感特征对观点极性进行推断。实验在自然语言处理与中文计算2016(NLP&CC2016)评测训练数据集的F值平均达70.8%,FAVOR和AGAINST两类正确率分别比仅包含情感特征的贝叶斯网络分类方法提高4.1个百分点和3.1个百分点。在5个Target评论测试集上的平均Micro-F为62.3%,优于该评测的平均水平。 相似文献
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