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合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像因为相干斑现象和目标响应的空间变化呈现出一种纹理特性,局部二进编码等局部图像特征 在光学纹理描述中获得较好的结果,但光学纹理特征在描述SAR图像纹理特性中因为相干成像特性往往失效. 本文 在前期工作纹理特征框架的基础上,提出了一种局部重要性采样二进编码的SAR图像纹理特征(Feature extraction based on local important sampling binary,LISBF)描述方法:首先,利用样本图像对局部采样位 置进行随机自适应采样,基于重要性采样(Important sample,IS)方法输出递归学习位置结果;然后,利用学习出的纹理重要采样点对进 行二进特征编码;最后,通过映射和统计生成描述算子. 该特征较固定位置采样能够获取更大范围信息,同时能通 过采样避免特征维数的急剧增大;通过自适应学习重要性关键点较随机采样 更容易捕捉纹理固有信息;较好地适应了SAR图像极低信噪比和斑点现象的纹理. 本文将该特征用于真实图像和标准纹理库的分类研究,实验结果证明了该特征的有效性. 相似文献
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农药多残留分析中QuEchERS方法介绍 总被引:18,自引:0,他引:18
主要讨论在农药多残留分析中的一种简便、快速、安全、价格低廉的分析方法——QuEchERS法。该方法的主要步骤是用含1%醋酸的乙腈对样品进行浸提,再加入无水硫酸镁与醋酸钠振荡促使其分层,随后进行分散固相萃取,即将浸提液转移至含有PSA吸附剂、硫酸镁的离心管中,运用Teflon涂层离心管进行离心,取离心液至自动进样瓶用于GC/MS或LC/MS进行测定,并对其稳定性和可靠性进行了分析和评价。同时本方法也可根据可供选择的分析仪器种类、检测限、靶标农药的范围以及使用介质的差异进行适当调整。 相似文献
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《Journal of Process Control》2014,24(6):1015-1023
This study addresses classification methodology for the automatic inspection of a range of defects on the surface of glass substrates in thin film transistor liquid crystal display glass substrate manufacturing. The proposed methodology consisted of four stages: (1) feature extraction by calculating the wavelet co-occurrence signature from the substrate images, (2) handling of imbalanced dataset using the Synthetic Minority Over-sampling TEchnique (SMOTE), (3) reduction of the feature's dimension by principal component analysis, and (4) finally choosing the best classifier between three different methods: Classification And Regression Tree (CART), Multi-Layer Perceptron (MLP) and Support Vector Machine (SVM). In training the SVM and MLP classifiers, the simulated annealing algorithm was used to obtain the optimal tuning parameters for the classifiers. From the industrial case study, the proposed feature extraction algorithm could remove the defect-irrelevant image features and SMOTE increased the accuracy of all three methods. Furthermore, the optimized SVM and MLP models were more accurate than the CART model whereas a higher accuracy of 89.5% was observed for the proposed SVM model. 相似文献
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针对目前煤炭销售中存在的煤炭质量信息分散性与质量计价政策对其质量精确性要求的矛盾,提出了采用对初始聚类中心优化选取的K-Means聚类算法,对大型煤炭企业及其联盟客户煤炭质量检验数据进行系统分析和挖掘,获得双方质量检验行为统计规律,进行交易双方信誉度等级划分,将不确定性的质量指标转化为确定性的交易者质量检验行为评价。该研究一方面可为煤炭企业在发生交易者质量纠纷情况下合理划分质量检验责任提供参考,监督和指导矿井和客户的质检管理工作;另一方面可以为煤炭企业提供销售决策辅助支持。 相似文献
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基于便携式传感器的模式识别在心电(ECG)监护领域具有广泛的应用前景,并且在心律不齐、心肌梗塞、心室肥大等心电的识别算法上都已有大量的研究与应用,但在心房肥大诊断上却未有模式识别相关的研究成果。心房肥大病症的心电数据量不足给研究造成重大障碍,部分分类器无法适应小样本训练下的分类。针对小样本训练进行研究,对比了不同分类方法,显示了基于统计模式识别的支持向量机(SVM)应用于心房肥大的应用潜力。另外,由于不同个体的心房肥大心电存在差异,在实际应用环境中,SVM存在无法良好泛化的问题,存在类别错分的医学风险。针对类别错分情况,采用分类器融合的方法改进分类器,提出了在SVM分类器输出端增加了拒绝域的分类器(SVM-R)的方法。实验结果表明:SVMR有较高的分类准确率与诊断可信度。 相似文献
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