朱均燕
- 作品数:9 被引量:22H指数:2
- 供职机构:福建农林大学更多>>
- 发文基金:中国烟草总公司科技项目国家自然科学基金福建省自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术农业科学轻工技术与工程理学更多>>
- 基于高光谱与纹理融合的烤烟分类方法研究被引量:7
- 2022年
- 【目的】为提高烤烟的分类正确率。【方法】利用高光谱成像系统采集烤烟样本,采用Savitzky-Golay卷积平滑法(SG)、多元散射校正(MSC)、一阶导数法(FD)的组合方法对数据进行预处理。通过连续投影算法(SPA)选择特征波长,利用灰度共生矩阵(GLCM)选择烤烟的纹理特征,将纹理特征与光谱特征归一化处理后进行融合,利用邻近算法(KNN)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)验证烤烟分类效果。【结果】预处理后的全波长数据分类正确率较预处理前有所提升;利用SPA选择特征波段进行分类,正确率下降;高光谱融合纹理特征后进行分类,分类效果显著提升。【结论】基于高光谱与纹理融合可准确、有效地对烤烟进行无损分类,为量化烤烟分类提供了可行方法。
- 张慧张慧张永毅李士静申佳瑜朱均燕朱均燕谢小芳
- 关键词:高光谱成像纹理特征
- 模拟退火算法在蛋白质结构预测中的应用
- 在天然的蛋白质中,其最终的三维空间结构是由氨基酸序列(即一级结构)唯一确定,而蛋白质的三维空间结构在很大程度上决定着其生物学功能。研究人员也发现,人类的很多疾病与蛋白质的突变有关,因此了解蛋白质的空间结构显得尤为重要。 ...
- 朱均燕
- 关键词:蛋白质模拟退火算法
- 一种果实与种子形状实时测量方法
- 本发明涉及一种果实与种子形状实时测量方法,包括以下步骤:步骤S1:获取待测果实或种子的图像数据,并预处理得到轮廓信息;步骤S2:根据轮廓信息,识别待测果实或种子的的形状,并计算其长度和宽度,进一步获取长宽比。本发明能够快...
- 温永仙朱均燕吴为人黄嘉星
- 文献传递
- 模拟退火算法收敛性的研究被引量:2
- 2006年
- 模拟退火算法是一个全局最优的有效算法。本文在传统的模拟退火算法的基础上,引入Marquardt-Leven-berg方法,来加快该算法的计算速度,增强其算法的收敛性。
- 冯玉蓉朱均燕
- 关键词:模拟退火算法收敛性
- 改进的模拟退火算法在蛋白质结构预测中的应用
- 2013年
- 在传统的模拟退火算法基础上,对于产生新解边界值的处理给出一种新方法,并将它应用到二维Toy模型.对4条Fibonacci序列进行了结构预测,结果表明该算法可行有效.
- 朱均燕温永仙
- 关键词:模拟退火算法蛋白质结构预测FIBONACCI序列
- 基于高光谱信息的烟叶分级方法比较被引量:13
- 2021年
- 为解决传统烟叶分级因人为主观因素造成烟叶等级识别率低等问题,基于不同等级烟叶高光谱数据集A和B,分析了多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)和Savitzky-Golay卷积平滑(SG)3种预处理方法,以及随机森林(RF)、极限学习机(ELM)、梯度提升决策树(GBDT)和支持向量机(SVM)4种分类模型对烟叶分类正确率的影响,并进一步探讨了高光谱数据经MSC预处理后,利用F-Score算法选取特征波段,在不同特征波段数量下分类正确率的变化。结果表明:(1)基于全波段的MSC预处理结合ELM和SVM模型的识别效果较好,数据集A和B的分类正确率分别达到84%、80%和96%、95%;(2)利用F-Score算法选取的特征波段数量占全波段的70%时,基于MSC预处理的4种模型的分类正确率已接近基于全波段的分类正确率,在数据集B中SVM的分类正确率达到96%。该研究结果可为提高烟叶等级识别正确率及烟叶分级的智能化水平提供支持。
- 李士静潘羲陈熙卓朱均燕吴碧致谢小芳温永仙
- 关键词:烟叶分级预处理
- 基于电子课本数据库网站结构的设计方法探讨
- 2008年
- 随着现代经济的发展,改革教学方式、推进素质教育已成为培养新世纪适用型人才的迫切需要。我国现行教学方式中,一直强调为学生减负,但是学生的书包却越背越重。针对这种现象,产生了一种新型的教学方法--网上教学。本文介绍了网上教学系统的功能与实现以及后台数据库的建立与实现。
- 朱均燕
- 关键词:电子课本数据库网上教学
- 程序设计基础教学中的数据采集与利用被引量:1
- 2019年
- 教学过程数据采集聚焦于教学的全过程,通过采集与整合教学过程中的各类数据,进行科学分析,可以了解教师和每位学生在教学过程中教与学的情况,为实现学生的个性化学习和教师的科学评教提供参考.本文以程序设计基础课程为例,阐述了在程序设计公共基础课中进行教学过程采集的基本思路与数据分析的一般流程.
- 郑珂晖陈桢黄伟奇朱均燕邹彭玲温永仙
- 关键词:教学过程数据采集程序设计课程教学改革
- 计算机图像技术在烟草病害诊断中的应用研究进展
- 2022年
- 基于图像处理、病斑特征提取、识别技术选择以及烟草病害诊断研发4个方面对计算机图像技术在烟草病害诊断中的研究现状和进展进行了综述,明确了目前烟草病害的诊断主要存在的两个问题:一是研发的诊断系统对烟草病害种类识别的局限性,二是诊断系统如何有效地投入到实际应用中。最后,提出了开发识别种类齐全的烟草病害诊断系统并投入到实际应用的研究目标。
- 朱均燕黄嘉星
- 关键词:烟草病害计算机图像技术图像处理